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Analysis with between-level categorical latent variables
Test of equality of means across latent classes using posterior probability-based multiple imputations

Improved algorithms for ML estimation of large multivariate three-level models with missing data
Monte Carlo output for CFI/TLI; new summary for RMSEA

Simplified 3-step estimation for Latent Transition Analysis described in Section 9 of revised Mplus Web Note 21
Entropy for each latent class variable when there are multiple latent class variables such as in Latent Transition Analysis

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。
2020年，北京天演融智软件有限公司申请高等教育司产学合作协同育人项目，“大数据”和“机器学习”师资培训项目，以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。我们将会跟更多的高校合作，产学融合协同育人。
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