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LISREL
当前版本：12 | 最新更新
在过去的40多年内，LISREL模型，方法和软件已经变成结构方程模型(SEM)的代名词。SEM允许处于社会科学，管理科学，行为科学，生物学，教育学和其它领域的研究者以经验来评估他们的理论。这些理论通常能够结合外显变量和潜变量(无法直接观察的变量)以公式来表示出模型，如果数据是作为理论模型的观察变量来收集的，那么LISREL程序就能够结合这些数据来拟合出模型。 然而今天，LISREL软件已经不仅仅限于SEM。最新版本的LISREL包含下列统计应用程序：
LISREL用于：
这些方法适用下列数据类型：
PRELIS用于：
MULTILEV 可从通过简单随机和复杂调查设计得到的多层数据中拟合出多层线性和非线性模型。它允许模型带有类别和连续响应变量
SURVEYGLIM 可从通过简单随机和复杂调查设计得到的数据中拟合广义线性模型(GLIMs)
CATFIRM 执行类别输出变量的正式的基于推理的递归建模(FIRM)
CONFIRM 执行连续输出变量的正式的基于推理的递归建模(FIRM)
MAPGLIM 执行最大因果(MAP)方法来拟合多层数据的广义线性模型 系统兼容性 LISREL完全兼容Windows 11.它已经被测试过，没有发现问题。
最新更新LISREL 中有几个特殊的特性和改进。允许最多16个字符的观察变量名称和潜在变量名称，路径图文件可以导出为增强的元文件，这些元文件可以导入到其他文档中。单组LISREL模型的各种结果的HTML表格以HTML文件的形式提供。改进了使用自适应求积的LISREL模型参数的迭代估计算法。多水平广义线性建模应用包括更多的链接函数，并计算类内相关系数的估计值。 LISREL还包括几个新的统计方法。更具体地说，实施了连续变量、有序变量以及连续变量和有序变量的混合变量的两阶段多重插补结构方程建模(SEM)、LISREL模型参数的置信区间估计以及标准化和完全标准化解的标准误差估计和置信区间估计。此外，对于一般LISREL模型和扩展的LISREL模型的参数的替代迭代估计算法是可用的。 第1节提供了两阶段多重插补SEM的技术细节和示例。第2节包含LISREL模型参数的标准误差和置信区间估计的统计理论，并包括一个说明性的例子。在第3节中，我们提供并论证了估计单组LISREL模型参数的估计理论，该模型带有内生潜变量的方差约束。用于估计扩展LISREL模型的参数的Gauss- Newton算法在第4节中描述和说明。 点击了解更多...
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