mplus使用手册_保证正版

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New plot options are available for time-series analysis including a step function to allow day of the week effects, more than one Loop insert, and histograms for each time point.

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。

Models in Mplus can include continuous latent variables, categorical latent variables, or a combination of continuous and categorical latent variables. In the figure above, Ellipse A describes models with only continuous latent variables. Ellipse B describes models with only categorical latent variables. The full modeling framework describes models with a combination of continuous and categorical latent variables. The Within and Between parts of the figure above indicate that multilevel models that describe individual-level (within) and cluster-level (between) variation can be estimated using Mplus.

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。

Random correlations are available for continuous, binary, ordered categorical (ordinal), or combinations of these variable types for TYPE=TWOLEVEL and TYPE=CROSSCLASSIFIED for ESTIMATOR=BAYES (Asparouhov & Muthén, 2023b, Section 9.1).
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