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产品描述

使用期限永久 许可形式单机和网络版 原产地美国 介质下载 适用平台windows,mac
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Mplus Base Program
Mplus Base Program可以估计回归、路径分析、探索性因素分析和验证性因素分析(EFA和CFA)、结构方程模型(SEM)、增长以及离散和连续时间生存分析模型。在回归和路径分析模型中,观测到的因变量可以是连续的、删失的、二进制的、有序的(序数)、计数或这些变量类型的组合。此外,对于非中介变量的回归分析和路径分析,观测到的因变量可以是无序的分类(名义上)。在探索性因素分析中,因素指标可以是连续的、二进制的、有序的分类(排序)或是这些变量类型的组合。在CFA、SEM和增长模型中,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。其他的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;间接影响;所有结果类型的极大似然估计。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。

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。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。
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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.
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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。

Upcoming free workshops - Dr. Michael Zyphur will be offering two free 3-day workshops at the University of Melbourne. The workshops will cover the new General Cross-Lagged Panel Model (GCLM) in Mplus. Dates are currently TBA, with the first course to be offered sometime between July 8 and July 26 and the second between between Nov 25 and Dec 13, 2019. Additionally, a 5-day Mplus workshop covering various modeling topics, from basic correlation and regression to multilevel structural equation modeling and latent growth models in Mplus is available for download.
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Multiple processor computation for Bayes estimation with logit link for binary variables
Saving of data sets and parameter estimates generated using the BOOTSTRAP option of the ANALYSIS command.
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