LISREL

LISREL é uma ferramenta muito eficaz para realizar o ajuste de modelos em dados.



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Durante os últimos trinta e oito anos, o modelo LISREL com seus métodos e softwares tornou-se sinônimo de modelagem de equações estruturais (SEM). As equações estruturais permitem que os investigadores em ciências sociais, ciências de gestão, ciências comportamentais, ciências biológicas, ciências da educação e outros campos avaliem empiricamente suas teorias. Essas teorias são geralmente formuladas como modelos teóricos para as variáveis observadas e latentes (não observáveis). Se os dados são recolhidos para as variáveis observados no modelo teórico, o programa LISREL pode ser utilizado para ajustar o modelo para os dados.


Hoje, no entanto, LISREL não está mais limitado a SEM. Ele inclui hoje as seguintes aplicações estatísticas:

  • LISREL para a modelagem de equações estruturais;
  • PRELIS para manipulações de dados e análises estatísticas básicas;
  • MULTILEV para criação de uma hierarquia linear e uma modelagem não-linear;
  • SURVEYGLIM para modelagem linear generalizada;
  • MAPGLIM para modelagem linear generalizada para dados de múltiplos níveis.


LISREL destina-se a modelagem de equações estruturais padrão e a modelagem de equações estruturais multinível. Estes métodos estão disponíveis para os seguintes tipos de dados:

  • Dados completos e incompletos de pesquisa com certo grau de complexidade em variáveis categóricas e contínuas;
  • Dados de amostras aleatórias completas e incompletas simples sobre variáveis categóricas e contínuas.


PRELIS pode ser usado para:
  • Manipulação de dados;
  • Transformação de dados;
  • Geração de dados;
  • Computação de matrizes em um momento;
  • Computação assintótica de matrizes de covariância em momentos amostrais;
  • Imputação por correspondência;
  • Imputação múltipla;
  • Regressão linear múltipla;
  • Regressão logística;
  • Regressão univariada e multivariada censurada;
  • Análise fatorial exploratória ML e MINRES.


MULTILEV encaixa modelos não lineares e lineares multinível aos dados de vários níveis de simples desenhos aleatórios e complexos de pesquisa. Ele garante variáveis aos modelos de resposta contínuos e categóricos.


SURVEYGLIM encaixa modelos generalizados lineares aos dados de desenhos simples aleatórios e complexos de pesquisa. Modelos para as seguintes distribuições de amostragem estão disponíveis:

  • Multinomial;
  • Bernoulli;
  • Binomial;
  • Binomial negativo;
  • Poisson;
  • Normal;
  • Gamma;
  • Inverse Gaussian.


MAPGLIM implementa o método MAP para ajustar modelos lineares generalizados aos dados de vários níveis.


Requisitos do sistema:

  • Sistemas operacionais Windows.



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