mplus代理_诚信代理

北京天演融智软件有限公司（科学软件网）前身是北京世纪天演科技有限公司，成立于2001年，专注为国内高校、科研院所和以研发为主的企事业单位提供科研软件和服务的。
Mplus provides both Bayesian and frequentist inference. Bayesian analysis uses Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms. Posterior distributions can be monitored by trace and autocorrelation plots. Convergence can be monitored by the Gelman-Rubin potential scaling reduction using parallel computing in multiple MCMC chains. Posterior predictive checks are provided.

The full modeling framework includes models with a combination of continuous and categorical latent variables. Observed outcome variables can be continuous, censored, binary, ordered categorical (ordinal), counts, or combinations of these variable types. In addition, for regression analysis and path analysis for non-mediating outcomes, observed outcomes variables can also be unordered categorical (nominal). Most of the special features listed above are available for models with both continuous and categorical latent variables. Following are models in the full modeling framework that can be estimated using Mplus:

Item Response Theory, and structural equation models for continuous, binary, ordered categorical (ordinal), or combinations of these variable types. The estimation is carried out using Bayesian analysis

New Mplus paper: Advances in Bayesian Model Fit Evaluation for Structural Equation Models. Submitted for publication.
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