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Minitab | 功能強大的統計工具培訓
 
   班級人數--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
      增加互動環節, 保障培訓效果,堅持小班授課,每個班級的人數限3到5人,超過限定人數,安排到下一期進行學習。
   授課地點及時間
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
開班時間(連續班/晚班/周末班):2020年3月16日
   課時
     ◆資深工程師授課
        
        ☆注重質量 ☆邊講邊練

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   質量以及保障

      ☆ 1、如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
      ☆ 2、在課程結束之后,授課老師會留給學員手機和E-mail,免費提供半年的課程技術支持,以便保證培訓后的繼續消化;
      ☆3、合格的學員可享受免費推薦就業機會。
      ☆4、合格學員免費頒發相關工程師等資格證書,提升您的職業資質。

課程大綱
 
  • LISREL是應用于高級統計領域的軟件。LISREL (LInear Structural RELations)是由K.G. Joreskog & D. Sorbom所發展的結構方程模型(Structural Equation Modeling)軟件。LISREL被公認為是極具專業的結構方程模塊(Structural Equation Modeling,簡稱SEM )分析工具,其權威性不容其它類似軟件取代。
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  • 在過去的四十五年中,LISREL模型,方法和軟件已成為結構方程模型(SEM)的同義詞。SEM允許社會科學,管理科學,行為科學,生物科學,教育科學和其他領域的研究人員對它們理論進行實證評估。這些理論通常被制定為觀察和潛在(不可觀察)變量的理論模型。如果收集理論模型的觀察變量的數據,則可以使用LISREL程序使模型適合數據。
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  • 然而,今天,LISREL不再局限于SEM。LISREL 10包括64位統計應用程序LISREL,PRELIS,MULTILEV,SURVEYGLIM和MAPGLIM。
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  • LISREL用于結構方程建模(32位應用程序)
  • PRELIS用于數據處理和基本統計分析(32位應用程序)
  • MULTILEV用于分層線性和非線性建模
  • SURVEYGLIM用于廣義線性建模
  • CATFIRM用于類別響應變量的形成的基于推理的遞歸建模(FIRM)
  • MAPGLIM用于多層數據的廣義線性建模
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  • LISREL是一個64位應用程序,用于標準和多級結構方程建模。這些方法可用于分類和連續變量的完整和不完整的復雜調查數據,以及關于分類和連續變量的完整和不完整的簡單隨機樣本數據。
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  • LISREL適用于:
  • 標準結構方程模型
  • 多級結構方程建模
  • 這些方法適用于以下數據類型:
  • 關于分類和連續變量的完整的不完整的復雜調查數據
  • 關于分類和連續變量的完整且不完整的簡單隨機樣本數據
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  • LISREL功能:
  • 結構化的本征曲線模型(Structured latent curve models)、序變量因子分析(Factor analysis of ordinal variables)、多級數據的廣義線性模型(Generalized linear models (GLIMs) for multilevel data)
    用戶可以從多項式,伯努利,泊松,二項分布,負二項分布,正常,Gamma和逆高斯抽樣等分布中選擇。
  • 觀測殘差(Observational residuals):使得用戶能在計算模型的潛變量的潛變量得分的同時計算觀測殘差
    書寫參數估計,標準誤差的估計和PSF測量(Writing parameter estimates, standard error estimates and measures of fit to a PSF)允許用戶保存參數估計,標準誤差估計,PSF的測量。這些功能有助于蒙特卡洛研究。
  • GUI的改變:允許用戶輸出各種格式的數據,如SPSS, SAS, SYSTAT, Statistica等等。
  • 可以分析完整data和不完整data時的Multilevel Structural Equation Model,以及非線性Multievel Model(Two-level nonlinear regression models),技術明顯領先其他同類軟件。
  • 能夠提供Efficient Full Information Maximum Likelihood(FIML)方法處理SEM中missing data的問題,模型解釋力極強。分析的樣本大小和變量個數的多寡完全不受限制,提供極大的數據處理能力。
  • 提供極具說服力的驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis;CFA)和探索性因素分析(Exploratory Data Analysis;EFA)報告。并利用Formal Inference-based Recursive Modeling(FIRM)方法檢測類別變量和連續變量間的復雜統計關系。
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  • 由于LISREL在探討多變項因果關系上的強力優勢,使得LISREL在社會學研究上似乎有愈來愈受重視的趨勢,LISREL系屬于結構方程模型(structural equation modeling,SEM)家族的一員,因此LISREL的特有能耐亦在于探討多變項或單變項之間的因果關系。SEM一族的成員包含共變量結構分析(covariance structure analysis)、潛在變項分析(latent variable analysis)、驗證性因素分析(comfirmatory factor analysis)、以及LISREL分析(LISREL analysis)等等,SEM結合了多元回歸與因素分析,可以同時分析一堆互為關連之依變項間的關系。SEM之使用步驟如下:
  • 1.發展研究者之理論基礎模式。
    2.建構變項間之因果關系的徑路圖。
    3.將徑路圖轉化為一套結構等式,并指定其測量模式。
    4.選擇輸入矩陣類型(相關矩陣或變異數-共變量矩陣),并對研究者假設之理論模式進行測量與驗證。
 
 
  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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