Mplus统计建模软件
Mplus是一款统计建模程序，给研究人员提供了一个灵活的分析数据的工具。Mplus界面简单、数据和分析结果以图形显示，为研究人员提供广泛的模型、估计和算法的选择。Mplus允许进行横截面和纵向、单级和多级数据分析；来自不同人群的观测数据或未观测到的异质性数据，以及包含缺失值的数据都可以进行分析。可以对连续、删失、二进制、有序分类（序数）、无序类别（计数）、计数或这些变量类型的组合观测变量都可以进行分析。此外，Mplus还具有广泛的蒙特卡罗模拟功能，程序中包含的任何模型，都可以生成和分析数据。
Mplus的建模框架借鉴了潜变量的统一主题。而且一般的建模框架来自连续和分类潜变量的使用。连续潜变量用于表示与未观测到的构造相对应的因素，随机效应与发展中的个体差异相对应，随机效应与分层数据中各组间系数变化相对应，弱点对应于生存时间的异质性，责任与疾病遗传易感性相对应，潜在响应变量值与缺失数据相对应。分类潜变量对应于均质个体群，潜在的轨迹分类对应于未观测种群的发展类型，混合组件对应于未观测种群的有限混合，潜在响应变量类别对应于缺失数据。
Upcoming free workshops - Dr. Michael Zyphur will be offering two free 3-day workshops at the University of Melbourne. The workshops will cover the new General Cross-Lagged Panel Model (GCLM) in Mplus. Dates are currently TBA, with the first course to be offered sometime between July 8 and July 26 and the second between between Nov 25 and Dec 13, 2019. Additionally, a 5-day Mplus workshop covering various modeling topics, from basic correlation and regression to multilevel structural equation modeling and latent growth models in Mplus is available for download.
Mplus的建模框架借鉴了潜变量的统一主题。而且一般的建模框架来自连续和分类潜变量的使用。连续潜变量用于表示与未观测到的构造相对应的因素，随机效应与发展中的个体差异相对应，随机效应与分层数据中各组间系数变化相对应，弱点对应于生存时间的异质性，责任与疾病遗传易感性相对应，潜在响应变量值与缺失数据相对应。分类潜变量对应于均质个体群，潜在的轨迹分类对应于未观测种群的发展类型，混合组件对应于未观测种群的有限混合，潜在响应变量类别对应于缺失数据。
Mplus Base Program and Combination Add-On
Mplus Base Program and Combination Add-On包含了Mplus Base Program and the Mixture and Multilevel Add-Ons的所有功能。此外，它还包括处理同一模型中的集群数据和潜在类的模型。例如，两级回归混合分析、二级混合验证因子分析（CFA）和结构方程模型（SEM）、二级潜类分析、多层增长混合模型、二级离散和连续时间生存混合分析。其他特殊功能包括缺失数据估计；复杂的调查数据分析，包括分层、聚类和不平等的选择概率（抽样权重）；用较大似然法分析潜在变量相互作用和非线性因素；随机斜率；个体变化的观测次数；非线性参数约束；所有结果类型的较大似然估计。贝叶斯分析与多重归责原则；蒙特卡罗模拟功能以及后处理图形模型。
Mplus的建模框架借鉴了潜变量的统一主题。而且一般的建模框架来自连续和分类潜变量的使用。连续潜变量用于表示与未观测到的构造相对应的因素，随机效应与发展中的个体差异相对应，随机效应与分层数据中各组间系数变化相对应，弱点对应于生存时间的异质性，责任与疾病遗传易感性相对应，潜在响应变量值与缺失数据相对应。分类潜变量对应于均质个体群，潜在的轨迹分类对应于未观测种群的发展类型，混合组件对应于未观测种群的有限混合，潜在响应变量类别对应于缺失数据。
Mplus Base Program and Mixture Add-On
包含了所有Mplus Base Program的功能。此外，估计回归混合模型；路径分析混合模型；潜在类别分析；具有多分类潜变量的潜类分析；对数线性模型；有限混合模型；编译器的平均因果关系（CACE）模型；潜在类增长分析；潜在转移分析；隐马尔可夫模型以及离散和连续时间生存混合分析。观测到的因变量可以是连续的、删失的、二元的、有序的（序数）、无序的分类（名词）、计数或这些变量类型的组合。其他特殊功能包括单组或多组分析；缺失数据估计；复杂的调查数据分析，包括分层、聚类和不平等的选择概率（抽样权重）；用较大似然法分析潜在变量相互作用和非线性因素；随机斜率；个体变化的观测次数；非线性参数约束；所有结果类型的较大似然估计。引导的标准误差和置信区间；贝叶斯分析与多重归责原则；蒙特卡罗模拟功能以及后处理图形模型。
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