正规代理_mplus软件如何用

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Mplus provides multiple imputation of missing data using Bayesian analysis (Rubin, 1987; Schafer, 1997). Both the unrestricted H1 model and a restricted H0 model can be used for imputation.

Mplus is a statistical modeling program that provides researchers with a flexible tool to analyze their data. Mplus offers researchers a wide choice of models, estimators, and algorithms in a program that has an easy-to-use interface and graphical displays of data and analysis results. Mplus allows the analysis of both cross-sectional and longitudinal data, single-level and multilevel data, data that come from different populations with either observed or unobserved heterogeneity, and data that contain missing values. Analyses can be carried out for observed variables that are continuous, censored, binary, ordered categorical (ordinal), unordered categorical (nominal), counts, or combinations of these variable types. In addition, Mplus has extensive capabilities for Monte Carlo simulation studies, where data can be generated and analyzed according to any of the models included in the program.

Recent Advances in Latent Variable Modeling. Presentation by Bengt Muthén at the joint Stats/RMME colloquium, UCONN November 20, 2020

Mplus Base Program
Mplus Base Program可以估计回归、路径分析、探索性因素分析和验证性因素分析（EFA和CFA）、结构方程模型（SEM）、增长以及离散和连续时间生存分析模型。在回归和路径分析模型中，观测到的因变量可以是连续的、删失的、二进制的、有序的（序数）、计数或这些变量类型的组合。此外，对于非中介变量的回归分析和路径分析，观测到的因变量可以是无序的分类（名义上）。在探索性因素分析中，因素指标可以是连续的、二进制的、有序的分类（排序）或是这些变量类型的组合。在CFA、SEM和增长模型中，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。其他的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；间接影响；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。

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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