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原产地美国
介质下载
适用平台windows，mac
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Most of the special features listed above are available for models with both continuous and categorical latent variables. The following special features are also available:
Mplus建模框架
建模数据的目的是以简单的方式描述数据结构，便于理解和解释。本质上，数据建模相当于变量之间的一组关系。下图表示了在Mplus建模中的关系类型。矩形表示观测变量，观测变量可以是结果变量或背景变量。背景变量为X，连续和截尾结果变量为y，二元、有序范畴（序数），无序分类（名词）和计数结果变量为u。圆圈代表潜变量。允许连续变量和类别变量，连续潜变量为f，分类潜变量为c。
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。
Mplus模型包括连续的潜变量、分类潜变量、连续变量和类别潜变量的组合。上图中，圆柱A描述只有潜在连续变量的模型。圆柱B描述只有特定潜变量的模型。完整的建模框架描述了连续变量和类别变量相结合的模型。上图表明，Mplus估计的描述个体水平的多层次模型（内部）和集群水平（之间）的变量。
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。
Models in Mplus can include continuous latent variables, categorical latent variables, or a combination of continuous and categorical latent variables. In the figure above, Ellipse A describes models with only continuous latent variables. Ellipse B describes models with only categorical latent variables. The full modeling framework describes models with a combination of continuous and categorical latent variables. The Within and Between parts of the figure above indicate that multilevel models that describe individual-level (within) and cluster-level (between) variation can be estimated using Mplus.
New Mplus paper: Advances in Bayesian Model Fit Evaluation for Structural Equation Models. Submitted for publication.
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