阿莫斯

IBM®SPSS®Amos使您能够指定、估计、评估和呈现模型,以显示变量之间的假设关系。与标准多元统计技术相比,该软件使您能够更准确地构建模型。用户可以选择图形用户界面或非图形编程界面。spssamos允许你建立反映复杂关系的态度和行为模型。软件:提供结构方程建模(SEM)-这是易于使用的,让你很容易比较,确认和完善模型。使用贝叶斯分析改进模型参数的估计。为创建不同的数据集提供了不同的插补方法。


zbMATH参考文献(58篇文章引用)

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按年份排序(引用)
  1. 马文超:多策略多断层反应诊断树模型(2019)
  2. Noh,Maengseok;Lee,Youngjo;Oud,Johan H.L.;Toharudin,Toni:非高斯因子分析的层次似然法(2019)
  3. Sergio Venturini,Mehmet-Mehmetoglu:plssem:结构方程偏最小二乘建模的Stata软件包(2019年)不是zbMATH
  4. García-Santillán,Arturo:通过主成分提取和验证性分析的探索性因素分析解释对统计的态度的测量集潜在变量(2017年)
  5. Green,Chloe T.;Bunge,Silvia A.;Briones Chiongbian,Victoria;Barrow,Maia;Ferrer,Emilio:流体推理预测儿童和青少年未来的数学表现(2017)数学
  6. Nora Umbach和Katharina Naumann、Holger Brandt和Augustin Kelava:用nlsem包拟合R中的非线性结构方程模型(2017)不是zbMATH
  7. Thanoon,Thanoon Y.;Adnan,Robiah:线性和非线性贝叶斯结构方程模型与二分法数据的模型比较(2017)
  8. Vaikundamoorthy,K.:使用马尔可夫链蒙特卡罗跟踪模型诊断血癌(2017年)
  9. Asbeh,Nuaman;Lerner,Boaz:通过成对聚类比较学习潜在变量模型。二: 算法与评估(2016)
  10. Bustamante,Juan Carlos;Chacón,Edixon:潜在特征模型中的估计和拟合优度:理论方法之间的比较(2016)
  11. 德雷尔,安妮卡;昆茨,塞巴斯蒂安;勒曼,斯蒂芬:为什么在数学课堂上使用多重表征?英语和德语职前教师观点(2016)数学
  12. 《卡雷拉与卡雷拉的内在价值观》(the structural statistics of the self-Relationships);卡雷拉•卡雷拉(Antonio Faézézízázízázázízés in the Institutional Relationships;Roda-Faís in the Institutional Relationships in the class)中的《卡雷拉•卡雷拉与数学
  13. Huang,Shi;MacKinnon,David P.;Perrino,Tatiana;Gallo,Carlos;Cruden,Gracelyn;Hendricks Brown,C.:多个试验中使用系数乘积法合成调解分析的统计方法(2016年)
  14. Lipnevich,Anastasiya A.;Preckel,Franzis;Krum,Stefan:《数学态度及其对成就的独特贡献:超越认知能力和人格》(2016)数学
  15. Siebert,Johannes;Kunz,Reinhard:制定和验证多维前瞻性决策量表(2016)
  16. 巴克豪斯,克劳斯;埃里克森,伯恩德;韦伯,罗尔夫:高级多元分析方法。应用导向导论(2015)
  17. 科斯塔,安娜;法里亚,卢伊萨:情绪智力对学业成绩的影响:葡萄牙中学的纵向研究(2015)数学
  18. Ledermann,Thomas;Macho,Siegfried:评估简单和复杂模型中的调解(2015)
  19. Pek,Jolynn;Wu,Hao:结构方程模型基于轮廓似然的置信区间和区域(2015)
  20. Van Rooijen,M.;Verhoeven,L.;Steenbergen,B.:从计算到算术:6至8岁脑瘫儿童算术表现的前体(2015)数学