PROC校准 swMATH ID: 12071 软件作者： SAS公司 描述： 概述：CALIS程序：结构方程建模是社会和行为科学中的一个重要统计工具。结构方程表示变量系统之间的关系，这些变量可以是观测变量（显性变量），也可以是未观测到的假设变量（潜在变量）。有关潜在变量模型的介绍，请参见Loehlin（2004）、Bollen（1989b）、Everitt（1984）或Long（1983）；关于存在测量误差的显性变量，请参见Fuller（1987）。在结构模型中，与函数模型相反，所有变量都是随机的，而不是具有固定的水平。对于PROC CALIS中的最大似然（默认）和广义最小二乘估计，假设随机变量具有近似多变量正态分布。即使在大样本中，非正态性，特别是高峰度，也会产生较差的估计值和严重错误的标准误差和假设检验。因此，正态性假设比具有非随机外生变量的模型更重要。在使用具有最大似然（默认）或广义最小二乘估计的PROC CALIS之前，应删除异常值并考虑非正态变量的转换。如果观测数足够大，可以使用Browne的渐近无分布（ADF）估计方法。如果数据集包含随机缺失数据，则可以使用完全信息最大似然（FIML）方法。。。 主页： http://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63347/HTML/default/viewer.htm#statug_calis_sect001.htm 依赖项： SAS公司 相关软件： LISREL公司;SAS公司;均衡器;扫描电镜;OpenMx（OpenMx）;阿莫斯;Mplus公司;PROC物流;百万像素;软件统计软件;R（右）;SAS/STAT系统 引用于： 5文件 全部的 前5名18位作者引用 1 蒂莫西·贝茨。 1 拉尔夫·本德 1 阿克塞尔·本纳 1 史蒂文·博克（Steven M.Boker）。 1 蒂莫西·布里克。 1 迈克尔·布朗（Michael W.Browne）。 1 莱恩·埃斯塔布鲁克 1 莎拉·肯尼 1 Hermine H.梅斯。 1 梅塔，帕拉斯·P。 1 迈克尔·C·尼尔。 1 海因茨纽德克 1 阿尔伯特·萨托拉 1 迈克尔·施皮格尔 1 间谍，杰弗里 1 王继川 1 王晓倩 1 王尔德，迈克尔 4篇连载文章中引用 2 心理测量学 1 生物医学杂志 1 统计规划与推断杂志 1 概率统计中的威利级数 全部的 前5名在6个字段中引用 5 统计学（62-XX） 1 总体主题；集合（00-XX） 1 线性代数和多线性代数；矩阵理论（15-XX） 1 概率论与随机过程（60-XX） 1 运筹学、数学规划（90-XX） 1 系统论；控制（93-XX） 按年份列出的引文