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Automatic reordering of latent classes for mixture models
Bayes estimation for count, nominal, and binary variables using a logit link for both real data analysis and Monte Carlo simulation studies for single-level, two-level, and mixture models with a single categorical latent variable.
New Mplus paper: Advances in Bayesian Model Fit Evaluation for Structural Equation Models. Submitted for publication.
(Download the Section 4 Bayes examples)
The BOOTSTRAP option is available for TYPE=COMPLEX (Bootstrap technical appendix). In addition to being available for TYPE=GENERAL, the BOOTSTRAP option is available for TYPE=GENERAL when the WEIGHT option is used.
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。
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