mplus中文版使用教程_本地化服务

科学软件网提供软件和培训服务已有17年，拥有丰富的经验，提供软件产品上千款，涵盖领域包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时还有的服务，现场培训+课程，以及本地化服务。
Mplus provides both Bayesian and frequentist inference. Bayesian analysis uses Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms. Posterior distributions can be monitored by trace and autocorrelation plots. Convergence can be monitored by the Gelman-Rubin potential scaling reduction using parallel computing in multiple MCMC chains. Posterior predictive checks are provided.

TECH10 is now available for Bayes and WLSMV with standardized residuals for response patterns and univariate and bivariate tables for fuller model fit assessment with categorical variables.
TECH 10 for Bayes includes Pearson posterior predictive checking for univariate and bivariate tables with categorical variables (Asparouhov & Muthen, 2021a).

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).

This is available for single-level models with no 3-way interactions
Categorical dependent variables with and without latent centering for intensive longitudinal data analysis using residual dynamic structural equation modeling
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。
http://www.kxrjsoft.com.cn