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原产地美国
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图中的箭头表示变量之间的回归关系。回归关系是允许的,但在图中没有具体说明,包括观测到的结果变量之间的回归,连续潜变量之间的回归以及类别潜变量的回归。对于连续结果变量,使用的是线性回归模型。对于结果变量,在删截点有或没有通货膨胀,审查(tobit)都使用回归模型。对于二进制和有序分类结果,使用概率或logistic回归模型。对于无序的分类结果,使用多项式logistic回归模型。对于计数结果,不管通货膨胀率是否为零,都使用Poisson和负二项回归模型。
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New feature: Mplus Web Talks by Bengt Muthén. No. 1 is now available. Web Talk 2 coming soon: “Using Mplus to do Latent Transition Analysis and Random Intercept Latent Transition Analysis”.
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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.
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New version of Mplus Web Note 21 with a new section 8 discussing 3-step and BCH methods for RI-LTA: Auxiliary variables in mixture modeling: Using the BCH method in Mplus to estimate a distal outcome model and an arbitrary secondary model.
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