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Multiple-group alignment for polytomous items using maximum-likelihood estimation
Variable-specific entropy
PARAMETERIZATION=RESCOV with 3-step mixture modeling
Higher-order moment output of skewness and kurtosis with the SAMPSTAT option and TYPE=BASIC
Plot of conditional expectation functions for skew-SEM
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。
XWITH for Bayes. This avoids slow computations using ML when many XWITH terms are included. ML bootstrapping to get non-symmetric confidence intervals is not needed with Bayes because such intervals are part of its estimation.
Time Series Analysis
Time series analysis is used to analyze intensive longitudinal data such as those obtained with ecological momentary assessments, experience sampling methods, daily diary methods, and ambulatory assessments. Such data typically have a large number of time points, for example, twenty to two hundred.
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