mplus正版软件培训_保证正版

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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 Version 8.2 is now available. Mplus Version 8.2 includes corrections to minor problems that have been found since the release of Version 8.1 in June, 2019 and the following new features. Registered users who purchased Mplus within the last year and those with a current Mplus Upgrade and Support Contract can download Version 8.2 at no cost by logging into their customer account.

Simplified 3-step estimation for Latent Transition Analysis described in Section 9 of revised Mplus Web Note 21
Entropy for each latent class variable when there are multiple latent class variables such as in Latent Transition Analysis

XWITH for Bayes. This avoids slow computations using ML when many XWITH terms are included. ML bootstrapping to get non-symmetric confidence intervals is not needed with Bayes because such intervals are part of its estimation.

Alignment is now available for single-group longitudinal models (Asparouhov & Muthén, 2023a, Section 5.3).
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