Lisrel 오류를 수정하는 다양한 방법

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컴퓨터에 특정 Lisrel 오류가 하나 발생하는 경우 이 가이드도 도움이 될 수 있습니다.

1. 터미널 서버 시스템에서 LISREL에 대한 액세스
2. Heywood와 LISREL의 표현
3. 양의 공분산과 다른 공분산의 긴 행렬. 물리 방정식을 결정하기 위한 일반 계수
5. 테스트에 대한 P-값 계수
6. LISREL로 올바른 누락 데이터 읽기
7. LISREL 그룹화 비교
8. 점수 l ‘유행한 개인 정체성 < br> 9 터미널 서버 통계 응용 프로그램 종류의 LISREL 액세스 위반

<시간>

터미널 서버 시스템에서 LISREL에 액세스

질문:

시분할 시스템으로 인해 Lisrel의 구조방정식 모델링 시스템은 어디에서 사용할 수 있습니까?

답변:

LISREL은 Stat-Apps-Server에서 사용할 수 있습니다. Lisrel 8은 데이터 세트를 가리키는 다양한 읽기가 가능한 독립 실행형 제품입니다. Stat Apps 서버에 연결하는 방법을 배우려면 Stat Apps 서버 인터넷 사이트를 방문하십시오.

Haywood와 LISREL의 에피소드

질문:

구조 방정식을 모델링하는 데 도움이 되고 반복적인 오류에 문제가 있는 LISREL 8을 사용하고 있습니다. 이 빈도는 다음과 같이 말합니다. 경고: EPS Theta는 긍정적인 것으로 정의되지 않습니다. 결과적으로 youAnd 인덱스, 천이 t 값, 나머지 등을 계산할 수 없으며 연속 측면의 추정이 약간 임의적이라고 가정합니다. 이에 대한 수정 사항이 있습니까?

답변:

공분산 행렬을 명확하게 측정할 수 없음

질문:

내 데이터를 실행할 때 그룹 공분산 행렬이 실제로 양의 정부호가 아니라는 최상의 오류가 발생합니다. 가지고 있는 LISREL 책에서 검색했는데 이 오류 메시지에 대한 설명이 없습니다. 비율

답변:

구조 방정식에 대한 해의 합

질문:

LISREL을 사용하고 있습니다. 나는 LISREL 9에 첨부된 인쇄물을 사용하여 “구조 방정식에 대한 정의와 결합된 일반 계수”라는 통계를 얻었습니다. i LISREL 8로 모든 정보를 얻을 수는 없습니다. LISREL 8에서 이 지식을 어떻게 찾을 수 있습니까?

답변:

LISREL 작성자는 사용 가능한 LISREL 에디션에 통계를 포함할 수 없는 것으로 결정했습니다. 즉, 특정 LISREL 출력의 다른 부분에서 실행하려면 착용 순서를 계산해야 합니다.

승산 테스트를 위한 P-값

질문:

저는 종종 LISREL을 직접 사용하여 구조 방정식 모델을 생성합니다. LISREL은 각 궤적에 대한 계수 평가, 표준 오차 및 t-값을 모델링하지만 t-값과 관련된 현재 p-값을 볼 필요가 없습니다. 내 경로가 중요한 경우 어떻게 기억합니까?

답변:

LISREL 소프트웨어의 저자는 더 좋든 나쁘든 LISREL 사용자가 t 분포에서 대부분의 플랫폼이 무한 할당 값을 갖는 지점인 120보다 훨씬 큰 샘플 크기를 즐길 것이라고 가정합니다. 이 측면에서 t-분포는 본질적으로 가장 중요한 z(표준 정규) 분포에 근접할 수 있습니다.

전달에 대해 -1.96 미만의 값과 +1.96 이상의 값을 포함하는 값은 양쪽 알파 값이 0.05인 통계적으로 정말 진실한 결과를 나타냅니다. 임계값은 단측 검정의 경우 1 – – + 64단계입니다.

0.01의 알파에 대해 임계 Z-값은 일반적으로 최신 양측 검정의 경우 – / + 2.58a, 멋진 단측 검정의 경우 – / + 2.33입니다.

입증된 귀무이론은 일반적으로 계수Pt가 단순히 통계적으로 유의하게 다양한 종류의 영(0)인 반면 귀무가설은 개인의 모집단 데보라 ‘에서 회귀 검정의 상관값 또는 제로 추가 부하에 대해 검정될 수 있다는 것입니다. 귀하의 샘플이 추출된 사람.

실제로, 테이블 t의 루틴 크기가 120 이하인 경우가 아니면 a에 대한 LISREL 표현식에서 얻은 t 값을 평가할 필요가 없습니다. 또는 샘플이 상당히 큰 경우(또는 이 작은 샘플로 가정을 할 의향이 있는 경우) 이 LISREL 표현식이 z 의 임계값에 대해 표시되는 것처럼 t 의 이점을 일치시킬 수 있습니다. 당신은 알파 레벨의 문제에서 당신의 선택에 따라 선택합니다. 값이 양수 컷오프보다 매우 크거나 음수 컷오프보다 작으면 귀무 가설을 기각하고 경로 기준이 0과 상당히 다르다고 가정합니다. 인스턴스,

0.05의 놀라운 알파 레벨을 선택했다고 가정해 보겠습니다. 따라서 더 이상 임계 값은 -1.96 및 +1.96으로 유지됩니다. 2.92를 취하여 aBy를 생성하면 영 가설을 기각합니다. 마찬가지로, 모든 -2.45에서 값을 얻는다면 0 이론에도 반대할 것입니다. 반면에 가족 전체가 1.76의 t 값을 얻는다면 귀무 가설을 기각하지 않을 것입니다. 다른 경우에는 모집단이 0으로 인해 선택되어야 함을 알고 경로 요인이 종종 상당히 다양했다는 정보가 충분하지 않을 수 있습니다.

누락된 데이터를 LISREL로 직접 읽기

질문:

승인됨: Fortect

Fortect은 세계에서 가장 인기 있고 효과적인 PC 수리 도구입니다. 수백만 명의 사람들이 시스템을 빠르고 원활하며 오류 없이 실행하도록 신뢰합니다. 간단한 사용자 인터페이스와 강력한 검색 엔진을 갖춘 Fortect은 시스템 불안정 및 보안 문제부터 메모리 관리 및 성능 병목 현상에 이르기까지 광범위한 Windows 문제를 빠르게 찾아 수정합니다.

1. Fortect을 다운로드하여 컴퓨터에 설치하세요.

2. 프로그램을 실행하고 "스캔"을 클릭하십시오.

3. 발견된 문제를 수정하려면 "복구"를 클릭하십시오.

PRELIS를 통해 기사를 전처리하는 대신 LISREL을 사용하여 원시 닫기 데이터를 직접 읽고 있습니다. PRELIS에서 MISSING = 99 옵션을 사용할 수 있다는 것을 알고 있습니다. PRELIS는 99가 내 데이터 파일에 디스크가 있을 때 누락된 포인트라고 말할 수 있습니다. LISREL을 사용할 수 있는 유사한 특정 제품이 있습니까?

답변:

예, 이제 개인적으로. LISREL DA 명령줄에서 XM = 99 기능을 사용할 수 있습니까? 고유한 기본 누락 값 코드가 95가 아닌 경우 위 선언의 99 값을 누락 데이터 코드로 교체하십시오.

쇼 폭사이

질문 7, 8 및 9 – 아래 링크를 클릭하십시오:

9. 터미널 서버 통계 애플리케이션을 통한 LISREL 액세스 위반

LISREL의 Theta-Epsilon-EPS) (Theta-Matrix는 Y 잔차(즉, 맞춤형 독소 다운스트림)와 관련된 얽힘 행렬입니다. 매트릭스 근처의 음의 분산 추정치는 “정의되지 않은 양수”로 만듭니다. 분산은 다음과 같습니다. 측정 오류가 끔찍합니다. 음의 분산 예측은 1.00보다 큰 유사도(잠재 변수와 변수 측정 방식 간의 2차 효과)의 결과입니다.

이러한 상황을 rrssue 분석 문헌에서 Haywood 사례라고 합니다. Heywood의 사례에는 데이터 손실, 이전의 낮은 등급 및 기능적으로 잘못 정의된 모델을 포함하여 많은 가능한 원인이 있습니다. 따라서 가능한 솔루션에는 더 많은 데이터 수집, 더 정확한 예비 추정, 더 적합한 모델 식별이 포함됩니다.

컴퓨터 코드의 성공적인 연결에 대한 가능한 대답은 다음을 보장합니다.

A) 예비 값을 사실상으로 대체: 일부 사용자는 ST .5 ALL로 소박한 성공을 거두었습니다.

B) 표준 최대 가능성 솔루션을 표준 최소 제곱 또는 일반화된 최소 제곱 솔루션으로 교체합니다. 첫 번째 방법이 이제 헤이우드 사례에 추가로 특히 취약한 경우에도 마찬가지입니다. 기존의 최소 제곱 방법, 즉 일반화된 최소 제곱 솔루션은 OR 케이블에서 UL 또는 GLS를 결정하여 사용할 수 있습니다.

잘못된 모델도 Heywood 상자를 생산할 수 있습니다. 그 예를 “경험적 하위 식별”이라고 합니다. 이것은 설계 제안(매개변수 추정치)에 대한 수많은 솔루션이 있는 동안 발생합니다. 이것은 계산된 변수를 사용하는 숨겨진 변수를 연결하는 효과 또는 공분산 행렬이 결과와 관련이 있는 숫자가 적을 때 특히 안전합니다(예: 각 개별 숨겨진 변수에 대해 하나 또는 두 개의 계산된 변수만). 추정치의 일반적인 오류가 큰지 여부. 나머지를 7로 설정하기 위해 모든 EQ 명령을 사용하여 이 어려움을 쉽게 해결할 수 있습니다.