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Minitab | 功能强大的统计工具培训
 
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      增加互动环节, 保障培训效果,坚持小班授课,每个班级的人数限3到5人,超过限定人数,安排到下一期进行学习。
   授课地点及时间
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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   课时
     ◆资深工程师授课
        
        ☆注重质量 ☆边讲边练

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   质量以及保障

      ☆ 1、如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
      ☆ 2、在课程结束之后,授课老师会留给学员手机和E-mail,免费提供半年的课程技术支持,以便保证培训后的继续消化;
      ☆3、合格的学员可享受免费推荐就业机会。
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课程大纲
 
  • LISREL是应用于高级统计领域的软件。LISREL (LInear Structural RELations)是由K.G. Joreskog & D. Sorbom所发展的结构方程模型(Structural Equation Modeling)软件。LISREL被公认为是极具专业的结构方程模块(Structural Equation Modeling,简称SEM )分析工具,其权威性不容其它类似软件取代。
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  • 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允许社会科学,管理科学,行为科学,生物科学,教育科学和其他领域的研究人员对它们理论进行实证评估。这些理论通常被制定为观察和潜在(不可观察)变量的理论模型。如果收集理论模型的观察变量的数据,则可以使用LISREL程序使模型适合数据。
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  • 然而,今天,LISREL不再局限于SEM。LISREL 10包括64位统计应用程序LISREL,PRELIS,MULTILEV,SURVEYGLIM和MAPGLIM。
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  • LISREL用于结构方程建模(32位应用程序)
  • PRELIS用于数据处理和基本统计分析(32位应用程序)
  • MULTILEV用于分层线性和非线性建模
  • SURVEYGLIM用于广义线性建模
  • CATFIRM用于类别响应变量的形成的基于推理的递归建模(FIRM)
  • MAPGLIM用于多层数据的广义线性建模
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  • LISREL是一个64位应用程序,用于标准和多级结构方程建模。这些方法可用于分类和连续变量的完整和不完整的复杂调查数据,以及关于分类和连续变量的完整和不完整的简单随机样本数据。
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  • LISREL适用于:
  • 标准结构方程模型
  • 多级结构方程建模
  • 这些方法适用于以下数据类型:
  • 关于分类和连续变量的完整的不完整的复杂调查数据
  • 关于分类和连续变量的完整且不完整的简单随机样本数据
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  • LISREL功能:
  • 结构化的本征曲线模型(Structured latent curve models)、序变量因子分析(Factor analysis of ordinal variables)、多级数据的广义线性模型(Generalized linear models (GLIMs) for multilevel data)
    用户可以从多项式,伯努利,泊松,二项分布,负二项分布,正常,Gamma和逆高斯抽样等分布中选择。
  • 观测残差(Observational residuals):使得用户能在计算模型的潜变量的潜变量得分的同时计算观测残差
    书写参数估计,标准误差的估计和PSF测量(Writing parameter estimates, standard error estimates and measures of fit to a PSF)允许用户保存参数估计,标准误差估计,PSF的测量。这些功能有助于蒙特卡洛研究。
  • GUI的改变:允许用户输出各种格式的数据,如SPSS, SAS, SYSTAT, Statistica等等。
  • 可以分析完整data和不完整data时的Multilevel Structural Equation Model,以及非线性Multievel Model(Two-level nonlinear regression models),技术明显领先其他同类软件。
  • 能够提供Efficient Full Information Maximum Likelihood(FIML)方法处理SEM中missing data的问题,模型解释力极强。分析的样本大小和变量个数的多寡完全不受限制,提供极大的数据处理能力。
  • 提供极具说服力的验证性因素分析(Confirmatory Factor Analysis;CFA)和探索性因素分析(Exploratory Data Analysis;EFA)报告。并利用Formal Inference-based Recursive Modeling(FIRM)方法检测类别变量和连续变量间的复杂统计关系。
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  • 由于LISREL在探讨多变项因果关系上的强力优势,使得LISREL在社会学研究上似乎有愈来愈受重视的趋势,LISREL系属于结构方程模型(structural equation modeling,SEM)家族的一员,因此LISREL的特有能耐亦在于探讨多变项或单变项之间的因果关系。SEM一族的成员包含共变量结构分析(covariance structure analysis)、潜在变项分析(latent variable analysis)、验证性因素分析(comfirmatory factor analysis)、以及LISREL分析(LISREL analysis)等等,SEM结合了多元回归与因素分析,可以同时分析一堆互为关连之依变项间的关系。SEM之使用步骤如下:
  • 1.发展研究者之理论基础模式。
    2.建构变项间之因果关系的径路图。
    3.将径路图转化为一套结构等式,并指定其测量模式。
    4.选择输入矩阵类型(相关矩阵或变异数-共变量矩阵),并对研究者假设之理论模式进行测量与验证。
 
 
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