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   * Faktorladungsmatrix $\Lambda$
   * Kovarianzmatrix der Faktoren $\Phi$
-  * Kovarianzmatrix der Fehler $\theta_\delta$
+  * Kovarianzmatrix der Fehler $\Theta_\delta$
 Fehlen systematischer Messfehler.
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 Datengrundlage ist Kovarianzmatrix S der Indikatoren:
-$
+$S = \begin{pmatrix}VAR(x_1) &  & \\COV(x_2,x_1) & VAR(x_2) & \\COV(x_3,x_1) & COV(x_3,x_2) & VAR(x_3)\end{pmatrix}$
-\begin{pmatrix}
-VAR(x_1) &  & \\
+Aus den zu schätzenden Modellparameter ergibt sich die implizierte Kovarianzmatrix $\Sigma(\theta)$, da bestimmte Modellparameter bestimmte Kovarianzen implizieren.
-COV(x_2,x_1) & VAR(x_2) & \\
-COV(x_3,x_1) & COV(x_3,x_2) & VAR(x_3)
+Die Parameterschätzung mit einer Diskrepanzfunktion erfolgt so, dass $\Sigma(\theta) - S$ minimiert wird.
-\end{pmatrix}
-$