mplus 教程_正规代理

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New Mplus paper: Bayesian estimation of single and multilevel models with latent variable interactions. Submitted for publication.

Mplus版本8.4现已上线。Mplus 8.4版包括对自2019年4月8.3版发布以来发现的小问题的更正，以及以下新功能：
 对计算要求很高的混合模型的速度显著提高，特别是多个潜在类变量，如潜在转移分析和随机截距潜在转移分析。这些速度的提高是通过对随机启动扰动选项STARTS和STSCALE以及新算法来实现的。这些内容在随机起始值和多级优化中有描述。第3节的5个混合示例的计时表显示了版本8.4相对于8.3速度大提升的情况。
 具有多个潜在类变量的混合模型的都可以进行简化输出。
 扩展的贝叶斯拟合统计分为3个方面：数据缺失时改进的后验预测p值（PPP）；贝叶斯CFI/TLI/RMSEA包括置信区间；以及使用MODEL TEST命令的参数限制Wald检验的贝叶斯版本。
 缺少数据的情况下，大型多元三层模型似然估计的改进算法。
 CFI/TLI的Monte Carlo输出；RMSEA的新摘要。

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。

Expanded Bayesian fit statistics in 3 areas: improved posterior predictive p-values (PPP) when there are missing data, Bayesian CFI/TLI/RMSEA including confidence intervals, and a Bayesian version of the Wald test of parameter restrictions using the MODEL TEST command.
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