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LISREL:结构方程模型
PRELIS：数据处理与基本统计分析
MULTILEV：分层线性和非线性建模
SURVEYGLIM：广义线性模型
MAPGLIM：多级数据的广义线性建模


LISREL可以用来处理
Ÿ 标准结构方程模型
Ÿ 多级结构方程模型


处理数据类型包括
Ÿ 分类和连续变量的完整和不完整的复杂调查数据
Ÿ 分类变量和连续变量的完全不完全随机样本数据


PRELIS
Ÿ 数据处理
Ÿ 数据转换
Ÿ 数据生成
Ÿ 计算矩阵
Ÿ 计算样本矩的渐近协方差矩阵
Ÿ 归责的匹配
Ÿ 多重估算
Ÿ 多元线性回归分析
Ÿ Logistic回归
Ÿ 单变量多元删失回归
Ÿ ML和MINRES探索性因子分析
MULTILEV
MULTILEV拟合简单随机和复杂调查设计中的多级线性和非线性模型到多级数据。它允许具有连续和明确的响应变量的模型。


SURVEYGLIM
SURVEYGLIM拟合简单随机和复杂调查设计中的广义线性模型（GLIMs）到数据中。可用的抽样分布模型如下：
Ÿ Multinomial
Ÿ Bernoulli
Ÿ Binomial
Ÿ Negative Binomial
Ÿ Poisson
Ÿ Normal
Ÿ Gamma
Ÿ Inverse Gaussian


MAPGLIM
MAPGLIM执行 Maximum A Priori (MAP)法来拟合广义线性模型到多级数据中。
LISREL是协方差结构模型的统计分析的软件名。20 世纪 70 年代由杰斯考柯和西尔奥推出并逐步完善，有多种版本。由此使协方差结构模型的统计分析思想广泛普及。人们习惯上用它作为协方差结构模型的一种称谓。该软件程序依据样本协方差矩阵进行分析、估计参数，提供了多种估计参数的迭代方法：（1） 不加权较小二乘法（ULS）；（2）广义较小二乘法（GLS）；（3）较大似然法（ML）；（4）一般加权较小二乘法（WLS）；（5）对角一般加权较小二乘法（DWLS）；（6）工具变量法（IV）；（7）两段较小平方法（TSLS） 等。上述迭代方法对数据分布，样本容量（一般要大于 100）、测量水平（一般为等距或等比数据）有限制性要求，数据分布应服从多元正态。
LISREL不仅能处理结构方程模型，还能用于其他统计应用中：
LISREL:结构方程模型
PRELIS：数据处理与基本统计分析
MULTILEV：分层线性和非线性建模
SURVEYGLIM：广义线性模型
MAPGLIM：多级数据的广义线性建模


LISREL可以用来处理
Ÿ 标准结构方程模型
Ÿ 多级结构方程模型


处理数据类型包括
Ÿ 分类和连续变量的完整和不完整的复杂调查数据
Ÿ 分类变量和连续变量的完全不完全随机样本数据


PRELIS
Ÿ 数据处理
Ÿ 数据转换
Ÿ 数据生成
Ÿ 计算矩阵
Ÿ 计算样本矩的渐近协方差矩阵
Ÿ 归责的匹配
Ÿ 多重估算
Ÿ 多元线性回归分析
Ÿ Logistic回归
Ÿ 单变量多元删失回归
Ÿ ML和MINRES探索性因子分析
MULTILEV
MULTILEV拟合简单随机和复杂调查设计中的多级线性和非线性模型到多级数据。它允许具有连续和明确的响应变量的模型。


SURVEYGLIM
SURVEYGLIM拟合简单随机和复杂调查设计中的广义线性模型（GLIMs）到数据中。可用的抽样分布模型如下：
Ÿ Multinomial
Ÿ Bernoulli
Ÿ Binomial
Ÿ Negative Binomial
Ÿ Poisson
Ÿ Normal
Ÿ Gamma
Ÿ Inverse Gaussian


MAPGLIM
MAPGLIM执行 Maximum A Priori (MAP)法来拟合广义线性模型到多级数据中。
SSI创建于1971年，旨在应用统计理论，开发新的统计软件和完善已有的统计软件。产品被广泛应用于统计、社会科学、医药健康、教育、经济、工商管理、市场、环境科学、工程以及其他研究领域。每年，通过应用SSI软件得出的结果而在国际性刊物上发表的论文不计其数。


LISREL被公认为较为专业的结构方程建模 (Structural Equation Modeling, 简称 SEM) 分析工具。通过运用路径图 (Path Diagram，又称通径图)直观地构造结构模型是LISREL的一个重要特点。在LISREL中，新增了多层次分析(Multilevel Modeling) 、广义线性模型 (Generalized Linear Regression, 又称通用线性模型)。


在过去的四十五年中，LISREL模型、方法和软件已成为结构方程模型（SEM）的同义词。SEM使社会科学、管理科学、行为科学、生物科学、教育科学等领域的研究人员对他们的理论进行了实证评估。这些理论通常归结为两种理论模型，可观测变量和不可观测变量。如果为理论模型的观测变量收集数据，那么LISREL可以用来将模型拟合为数据。

SURVEYGLIM
SURVEYGLIM拟合简单随机和复杂调查设计中的广义线性模型（GLIMs）到数据中。可用的抽样分布模型如下：
Multinomial
Bernoulli
Binomial
Negative Binomial
Poisson
Normal
Gamma
Inverse Gaussian
处理数据类型包括
分类和连续变量的完整和不完整的复杂调查数据
分类变量和连续变量的完全不完全随机样本数据
LISREL不仅能处理结构方程模型，还能用于其他统计应用中：
LISREL:结构方程模型
PRELIS：数据处理与基本统计分析
MULTILEV：分层线性和非线性建模
SURVEYGLIM：广义线性模型
MAPGLIM：多级数据的广义线性建模
LISREL是协方差结构模型的统计分析的软件名。20 世纪 70 年代由杰斯考柯和西尔奥推出并逐步完善，有多种版本。由此使协方差结构模型的统计分析思想广泛普及。人们习惯上用它作为协方差结构模型的一种称谓。该软件程序依据样本协方差矩阵进行分析、估计参数，提供了多种估计参数的迭代方法：（1） 不加权较小二乘法（ULS）；（2）广义较小二乘法（GLS）；（3）较大似然法（ML）；（4）一般加权较小二乘法（WLS）；（5）对角一般加权较小二乘法（DWLS）；（6）工具变量法（IV）；（7）两段较小平方法（TSLS） 等。上述迭代方法对数据分布，样本容量（一般要大于 100）、测量水平（一般为等距或等比数据）有限制性要求，数据分布应服从多元正态。 [1]
为弥补这一些局限，沃尔德推出了偏较小平方法（Partial Least Square，简称 PLS 法），一般称为“软模型”，其计算机程序名称为“LVPLS”。LISREL所用的迭代方法称“硬模型”，其软件还可用作多样本分析，检验不同群体观察资料的因素结构相等性。
PRELIS
数据处理
数据转换
数据生成
计算矩阵
计算样本矩的渐近协方差矩阵
归责的匹配
多重估算
多元线性回归分析
Logistic回归
单变量多元删失回归
ML和MINRES探索性因子分析
MULTILEV
MULTILEV拟合简单随机和复杂调查设计中的多级线性和非线性模型到多级数据。它允许具有连续和明确的响应变量的模型。
操作系统
LISREL软件只适用于Windows操作系统。