Si recibe un error de Lisrel en su computadora, esta guía puede ayudarlo.
1. Acceso a LISREL en sistemas de servidor de aeropuerto 2. Un ejemplo de Heywood y LISREL 3. Una matriz indefinida de covarianzas positivas y diferentes. Coeficiente general para identificar ecuaciones físicas 5. Coeficiente de valor P para experimentos 6. Lectura de datos faltantes directamente en LISREL 7. Comparación de grupos LISREL así como 8. Puntaje l ‘identificación de moda 9 Violación de acceso a LISREL en tipos de aplicaciones de estadísticas de Terminal Server
Acceso a LISREL en sistemas Terminal Server
Pregunta:
¿Dónde está disponible el sistema de modelado de ecuaciones estructurales de Lisrel para los métodos de tiempo compartido?
Respuesta:
LISREL solo está disponible gracias a Stat-Apps-Server. Lisrel 8 es un producto independiente en el que puede leer una amplia variedad de grupos de datos. Visite la página del servidor Stat Apps para aprender cómo conectarse al servidor Stat Apps.
Episodios de Haywood y LISREL
Pregunta:
Estoy usando LISREL 8, que ayuda a algunos a modelar ecuaciones estructurales y obtener problemas con errores repetitivos. Este mensaje dice: ADVERTENCIA: EPS Theta NO ESTÁ DEFINIDO COMO POSITIVO. Como resultado, usted y los índices, los valores t de cambio, los residuos, etc. no se pueden calcular, y supongo que la mayoría de las estimaciones de los parámetros de continuación son arbitrarias. ¿Existe una solución segura?
Respuesta:
La matriz de covarianza no se puede medir sin ambigüedades
Pregunta:
Cuando ejecuto mis datos, obtengo un error que, desafortunadamente, la matriz de covarianza del grupo no es positiva. He buscado en el libro de LISREL que tengo y no proporciona una explicación de por qué este mensaje de error. Proporción
Respuesta:
Suma de la solución para ecuaciones estructurales
Pregunta:
Estoy usando LISREL. Coloqué mis impresiones adjuntas en LISREL 7 para aprovechar una estadística llamada “coeficiente general con definición relacionada con ecuaciones estructurales”. No puedo conseguirlos con mi LISREL 8 personal. ¿Cómo puedo conseguir estos conjuntos de habilidades con LISREL 8?
Respuesta:
Los autores de LISREL decidieron no incluir estadísticas en la edición disponible de LISREL. Esto requiere que lo calcule para permitir que se ejecuten en otras partes del gasto de LISREL.
Valores p para las pruebas de probabilidades
Pregunta:
A menudo uso LISREL para crear modelos de ecuaciones de diseño. LISREL modela estimaciones de coeficientes, discrepancias estándar y luego valores t para cada ruta, pero no necesito ver el valor p asociado como razón suficiente para sus valores t. ¿Cómo sé si mi ruta es importante?
Respuesta:
Los especialistas en marketing en línea del software LISREL asumen, para bien o para mal, que los usuarios de LISREL usarán formas de muestra muy por encima de 120, el punto en el que un gran número de plataformas en la distribución t de t disfrutan de un valor de asignación infinito. En este elemento, a menudo la distribución t se puede aproximar esencialmente a la distribución unces (normal estándar).
Para una distribución, un valor de mercado de menos de -1,96 e incluso mayor en comparación con +1,96 indica un resultado estadísticamente muy serio para un valor alfa de 0,05, bilateral. El valor sustancial es el paso 1 – / + sesenta y cuatro para una prueba unilateral.
Para un perro alfa de 0.01, los valores Z críticos son habitualmente – / + 2.58 a para una evaluación de dos lados, – / + 2.33 para una exploración de un solo lado.
Una teoría nula probada es que actualmente el coeficiente Pt es simplemente estadísticamente significativamente diferente de realmente, mientras que la hipótesis nula se puede probar vs. el valor de correlación o peso cero de su prueba de regresión en la población d ‘de la persona de la que se tomó la muestra.
En la práctica, no necesita hacer una comparación de los valores de t obtenidos de las palabras LISREL en su a, a menos que el tamaño de la muestra usando la tabla t sea de 120 casos o menos. Alternativamente, si la muestra es lo suficientemente grande (o si está dispuesto a hacer esta suposición en esta muestra más pequeña), puede evaluar su factor de t como se muestra en la evolución de LISREL sobre el valor crítico de z. Tiene una preferencia basada en sus elecciones en términos de nivel de líder. Si es probable que su valor sea mayor que el límite positivo, posiblemente menor para llegar al límite negativo, entonces rechace la especulación nula y asuma que el factor de ruta es algo diferente de cero. Instancia,
Digamos que eligió el asombroso nivel alfa de 0.05, bilateral. Por tanto, los valores críticos de t quedarán -1,96 y +1,96. Si recibe aB al tener 2,92, rechazará la hipótesis nula. Del mismo modo, si obtiene un valor de -2,45, los propietarios también objetarían la hipótesis de que básicamente no. Por otro lado, si obtiene un valor t específico de 1,76, no rechazará la hipótesis nula. En el último caso, en ese lugar probablemente no habrá suficiente evidencia de que, por lo general, el factor de ruta a menudo era significativamente diferente debido a cero en la población de la que seriamente debería ser seleccionado.
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Por la mañana uso LISREL para leer correctamente los datos personales sin procesar en lugar de preprocesar un artículo con PRELIS. Sé que puedo usar la opción MISSING = 97 en PRELIS. Puede decirle a PRELIS que 99 son los puntos que faltan en el disco en mi archivo de datos. ¿Hay algo similar en su nombre que pueda usar LISREL?
Respuesta:
Sí, ahora conmigo. ¿Puede su empresa usar la opción XM = 99 en su línea de comando LISREL DA? Si su código de valor subyacente que queda es distinto de 99, reemplace todo el valor de noventa y nueve en la declaración anterior con ese código de datos que falta.
Mostrar Poksay
Para las preguntas 7, 8 y tratando de encontrar, haga clic en los enlaces a continuación:
9. Violación de acceso a LISREL a través de aplicaciones de estadísticas de Terminal Server
Theta-Epsilon-EPS de LISREL) (Theta-Matrix es una matriz de entrelazamiento con Y residuales (es decir, residuales personalizables aguas abajo). Una estimación de la varianza negativa en una matriz la hace “positiva indefinida”; varianza porque la El error de tamaño es terrible. Las estimaciones de la varianza negativa son que este resultado de la similitud (la correlación cuadrática entre la variable latente y la variable de medición) es mayor en comparación con 1,00.
Esta situación se conoce como el caso Haywood en los folletos de análisis factorial. Los casos de Heywood tienen muchas causas posibles, incluida la pérdida de información personal, malas calificaciones anteriores y un modelo mal diseñado. Por lo tanto, las posibles soluciones incluyen recopilar más datos, estimaciones preliminares más precisas y simplemente identificar algún tipo de modelo más adecuado.
Las posibles soluciones para su concatenación exitosa de código de computadora incluyen: a) si se obtienen mejores estimaciones históricas, yb) utilizando diferentes métodos vinculados con la evaluación de la resolución.
A) Reemplace la filosofía inicial por defacto: algunos usuarios han tenido un éxito moderado al trabajar con ST .5 ALL.
B) Reemplace la solución de máxima verosimilitud generalizada con la solución habitual de mínimos cuadrados o mínimos cuadrados generalizados, ya que el método de inicio ahora es especialmente vulnerable y da casos de Heywood. Los métodos de mínimos cuadrados convencionales, es decir, soluciones de mínimos cuadrados desnudos generalizados, están disponibles probando UL y GLS en el cable OR.
El producto incorrecto también puede producir cajas Heywood; un ejemplo se ha denominado “subidentificación empírica”. Esto sucede cuando existen innumerables soluciones para diseñar valores (estimaciones de parámetros). Esto es especialmente seguro cuando la correlación o posiblemente una matriz de covarianza que asocia variables ocultas con componentes calculados tiene solo una pequeña cantidad de mejoras (por ejemplo, solo una o dos variables medidas con respecto a cada variable oculta individual). si el error relevante en las estimaciones es grande. Puede probarlo fácilmente para evitar este trabajo, use el manual de EQ para configurar el resto en 1.
Las cajas Heywood son un problema de software. SAS agregó todos los parámetros HEYWOOD a un proceso CALIS en particular, dejando puntajes comunes de 1.0 a muchos más altos.
Esta notificación generalmente significa que se desarrolla un evento particular o más de los siguientes:
1) Generalmente hay redundancia entre las matrices de efectos; en otras palabras, las correlaciones pueden demostrar una función lineal de algunas de las correlaciones únicas.
Este problema puede resolverse: eliminando estas variables redundantes o recopilando detalles adicionales.
2) Tal vez modele más parámetros para usted, por lo que necesita grados de libertad. Podrías probar esto verificando cuántos grados vinculados a la libertad tienes como la cantidad de detalles que ya estás adivinando. Fórmula
que también se usa para calcular el número de ética de la libertad disponible
