Nos últimos quarenta e cinco anos, o modelo, os métodos e o software LISREL tornaram-se sinônimos da modelagem de equações estruturais (SEM). O SE...
Fabricante:
Scientific Software International
Categoria:
Estatística, Pesquisa e Análise, Utilitários
Nos últimos quarenta e cinco anos, o modelo, os métodos e o software LISREL tornaram-se sinônimos da modelagem de equações estruturais (SEM). O SEM permite que pesquisadores das ciências sociais, ciências da administração, ciências do comportamento, ciências biológicas, ciências da educação e outros campos avaliem empiricamente suas teorias. Essas teorias são geralmente formuladas como modelos teóricos para variáveis observadas e latentes (não observáveis). Se forem coletados dados para as variáveis observadas do modelo teórico, o programa LISREL poderá ser usado para ajustar o modelo aos dados.
Hoje, no entanto, o LISREL não está mais limitado ao SEM. O LISREL inclui os aplicativos estatísticos de 64 bits LISREL, PRELIS, MULTILEV, SURVEYGLIM e MAPGLIM.
PRELIS
O PRELIS é um aplicativo de 64 bits para manipulação de dados, transformação de dados, geração de dados, matrizes de momento computacional, calculando matrizes de covariância assintótica estimadas de momentos de amostra, imputação por correspondência, imputação múltipla, regressão linear múltipla, regressão logística, regressão censurada univariada e multivariada, e análise fatorial exploratória de ML e MINRES.
MULTILEV
O MULTILEV é um aplicativo de 64 bits que adapta modelos lineares e não lineares multiníveis a dados multiníveis de projetos simples de pesquisas aleatórias e complexas. Permite modelos com variáveis de resposta contínuas e categóricas.
SURVEYGLIM
O SURVEYGLIM é um aplicativo de 64 bits que se adapta aos Modelos Lineares Generalizados (GLIMs) aos dados de projetos simples e aleatórios de pesquisas complexas. Estão disponíveis modelos para as distribuições de amostragem Multinomial, Bernoulli, Binomial, Binomial Negativa, Poisson, Normal, Gama e Gaussiana Inversa.
MAPGLIM
é um aplicativo de 64 bits que implementa o método Maximum A Priori (MAP) para ajustar modelos lineares generalizados a dados multiníveis.
Requisitos de sistema
Sistema operacional: Windows 7, 8, 10
Min. CPU: Processador 486 ou superior
Min. RAM: 16 MB de RAM
Espaço em disco: 10 MB
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