mplus软件培训班 保证正版
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行 业：IT 软件 排版软件
发布时间：2021-04-02
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Frequentist analysis uses maximum likelihood and weighted least squares estimators. Mplus provides maximum likelihood estimation for all models. With censored and categorical outcomes, an alternative weighted least squares estimator is also available. For all types of outcomes, robust estimation of standard errors and robust chi-square tests of model fit are provided. These procedures take into account non-normality of outcomes and non-independence of observations due to cluster sampling. Robust standard errors are computed using the sandwich estimator. Robust chi-square tests of model fit are computed using mean and mean and variance adjustments as well as a likelihood-based approach. Bootstrap standard errors are available for most models. The optimization algorithms use one or a combination of the following: Quasi-Newton, Fisher scoring, Newton-Raphson, and the Expectation Maximization (EM) algorithm (Dempster et al., 1977). Linear and non-linear parameter constraints are allowed. With maximum likelihood estimation and categorical outcomes, models with continuous latent variables and missing data for dependent variables require numerical integration in the computations. The numerical integration is carried out with or without adaptive quadrature in combination with rectangular integration, Gauss-Hermite integration, or Monte Carlo integration.
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。
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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