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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) 不加权小二乘法(ULS);(2)广义小二乘法(GLS);(3)大似然法(ML);(4)一般加权小二乘法(WLS);(5)对角一般加权小二乘法(DWLS);(6)工具变量法(IV);(7)两段小平方法(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
标准结构方程模型
多级结构方程模型
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
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。
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
MAPGLIM
MAPGLIM执行 Maximum A Priori (MAP)法来拟合广义线性模型到多级数据中。
SURVEYGLIM is a -bit application that fits Generalized LInear Models (GLIMs) to data from simple random and complex survey designs. Models for the Multinomial, Bernoulli, Binomial, Negative Binomial, Poisson, Normal, Gamma, and Inverse Gaussian sampling distributions are available.
MAPGLIM
MAPGLIM is a -bit application that implements the Maximum A Priori (MAP) method to fit generalized linear models to multilevel data
LISREL
LISREL is a 64-bit application for standard and multilevel structural equation modeling. These methods are available for the complete and incomplete complex survey data on categorical and continuous variables as well as complete and incomplete simple random sample data on categorical and continuous variables.
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