mplus软件版本 正版软件
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行 业：IT 软件 开发软件
发布时间：2021-03-14
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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”.
Recent Advances in Latent Variable Modeling. Presentation by Bengt Muthén at the joint Stats/RMME colloquium, UCONN November 20, 2020
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.
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。
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