mplus软件教程及介绍_放心购买

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Three new models have been added for categorical dependent variables: the Three-parameter Logistic Regression Model with a guessing parameter (3PL), the Four-parameter Logistic Regression Model with lower (guessing) and upper asymptote parameters (4PL), and the Partial Credit Model (PCM).

Alignment for ESEM and SEM (Asparouhov & Muthen, 2022a), including models with cross-loadings; ML and WLSMV estimators with Delta and Theta parameterizations; and continuous, binary, and ordinal variables.
Bayes estimation for residual SEM (RSEM; Asparouhov & Muthen 2022b) with count, nominal, and logit-binary distal outcomes.

This includes growth models with auto-regressions among the residuals and random intercept cross-lagged models (RI-CLPM and RI-ARMA) for panel data. The new modeling features are described in Asparouhov & Muthen (2021a) and illustrated further in Mplus Web Talk No. 4.

Mplus Base Program and Combination Add-On
Mplus Base Program and Combination Add-On包含了Mplus Base Program and the Mixture and Multilevel Add-Ons的所有功能。此外，它还包括处理同一模型中的集群数据和潜在类的模型。例如，两级回归混合分析、二级混合验证因子分析（CFA）和结构方程模型（SEM）、二级潜类分析、多层增长混合模型、二级离散和连续时间生存混合分析。其他功能包括缺失数据估计；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）；用极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；所有结果类型的极大似然估计。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。
专注，专心是科学软件网的服务宗旨，开发的软件、传递*的技术、提供贴心的服务是我们用实际行动践行的目标，我们会为此目标而不懈努力。
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