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Statistics Amos

Gestire facilmente la creazione di modelli di equazione strutturale

 

Statistics Amos consente di specificare, stimare, valutare e presentare modelli per illustrare relazioni ipotizzate tra le variabili. Il software consente di sviluppare modelli in modo più accurato rispetto alle tecniche di statistica multivariata standard. Gli utenti possono scegliere la GUI (Graphical User Interface) o l'interfaccia programmatica non grafica.

Statistics Amos consente di sviluppare modelli attitudinali e comportamentali che riflettono le relazioni complesse.

 

Il software:

 

  • Fornisce procedure SEM (Structural Equation Modeling - Creazione di modelli di equazione strutturale)—facili da utilizzare e consente di confrontare, confermare e perfezionare facilmente i modelli.

  • Utilizza l'analisi bayesiana—per migliorare le stime dei parametri dei modelli.

  • Offre diversi metodi di attribuzione dei dati—per creare dataset differenti.

 

Fornisce SEM

 

  • Sviluppare rapidamente modelli grafici utilizzando gli strumenti di modifica e disegno di trascinamento e rilascio.

  • Creare modelli che riflettono in modo realistico le relazioni complesse.

  • Utilizzare qualsiasi valore numerico, osservato o latente, per prevedere qualsiasi altro valore numerico.

  • Utilizzare funzionalità di scripting non grafiche per gestire più rapidamente i modelli complessi e per creare modelli simili.

  • Trarre vantaggio dall'analisi multivariata per estendere i metodi standard, inclusi regressione, analisi dei fattori, correlazione e analisi della varianza.

 

Utilizza l'analisi bayesiana

 

  • Migliorare le stime specificando una distribuzione preventiva delle informazioni.

  • Trarre vantaggio dal metodo computazionale Markov Chain Monte Carlo (MCMC), più veloce e modificabile automaticamente.

  • Eseguire le stime con dati censurati e categorici ordinati.

  • Specificare valori da stimare definiti dall'utente utilizzando una tecnica semplificata.

  • Creare modelli basati su dati non numerici, senza assegnare classificazioni numeriche ai dati.

  • Utilizzare i dati censurati senza impiegare procedure predittive straordinarie.

 

Offre diversi metodi di attribuzione dei dati

 

  • Utilizzare l'attribuzione di regressione per creare un unico dataset completo.

  • Utilizzare l'attribuzione della regressione stocastica o l'attribuzione bayesiana per creare più dataset di attribuzione.

  • È anche possibile attribuire i valori mancanti o i punteggi di variabili latenti.

 

 

Scheda tecnica Statistics Amos

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