lisrel如何应用 专注软件销售18年

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。

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

Structural equation modeling (SEM) was introduced initially as a way of analyzing a covariance or correlation matrix. Typically, one would read this matrix into LISREL and estimate the model by maximum likelihood. If raw data was available without missing values, one could also use PRELIS first to estimate an asymptotic covariance matrix to obtain robust estimates of standard errors and chi-squares.
Modern structural equation modeling is based on raw data. With LISREL 10, if raw data is available in a LISREL data system file or in a text file, one can read the data into LISREL and formulate the model using either SIMPLIS syntax or LISREL syntax.

LISREL 10 contains fixes to all bugs reported by users of LISREL 9. The new LISREL features are summarized next.

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
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。

MAPGLIM
MAPGLIM执行 Maximum A Priori (MAP)法来拟合广义线性模型到多级数据中。