LISREL被公认为最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。
产品特点1.LISREL不仅能处理结构方程模型，还能用于其他统计应用中：
2.LISREL:结构方程模型
3.PRELIS：数据处理与基本统计分析
4.MULTILEV：分层线性和非线性建模
5.SURVEYGLIM：广义线性模型
6.MAPGLIM：多级数据的广义线性建模
7.LISREL可以用来处理
• 标准结构方程模型
• 多级结构方程模型
产品说明
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。
操作系统
LISREL软件只适用于Windows操作系统。
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