正规代理_mplus正版软件安装教程

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XWITH for Bayes. This avoids slow computations using ML when many XWITH terms are included. ML bootstrapping to get non-symmetric confidence intervals is not needed with Bayes because such intervals are part of its estimation.

Automatic checking of whether two structural equation models are nested or equivalent (Bentler & Satorra. 2010) implemented and expanded to multiple group models and the weighted least squares estimators (Asparouhov & Muthén, 2018c, (Download scripts))

Frequentist analysis uses maximum likelihood and weighted least squares estimators. Mplus provides maximum likelihood estimation for all models. With censored and categorical outcomes, an alternative weighted least squares estimator is also available. For all types of outcomes, robust estimation of standard errors and robust chi-square tests of model fit are provided. These procedures take into account non-normality of outcomes and non-independence of observations due to cluster sampling. Robust standard errors are computed using the sandwich estimator. Robust chi-square tests of model fit are computed using mean and mean and variance adjustments as well as a likelihood-based approach. Bootstrap standard errors are available for most models. The optimization algorithms use one or a combination of the following: Quasi-Newton, Fisher scoring, Newton-Raphson, and the Expectation Maximization (EM) algorithm (Dempster et al., 1977). Linear and non-linear parameter constraints are allowed. With maximum likelihood estimation and categorical outcomes, models with continuous latent variables and missing data for dependent variables require numerical integration in the computations. The numerical integration is carried out with or without adaptive quadrature in combination with rectangular integration, Gauss-Hermite integration, or Monte Carlo integration.

Bayes LCA modeling with local dependence for ordinal variables has been added (Asparouhov & Muthen, 2021a).
For maximum likelihood estimators, an improved chi-square test for two-level modeling with zero between-level residuals has been added (Asparouhov & Muthen, 2021b).
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