mplus正版软件版本

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Frequentist analysis uses maximum likelihood and weighted least squares estimators. Mplus provides maximum likelihood estimation for all models. With censored and categorical outcomes, an alternative weighted least squares estimator is also available. For all types of outcomes, robust estimation of standard errors and robust chi-square tests of model fit are provided. These procedures take into account non-normality of outcomes and non-independence of observations due to cluster sampling. Robust standard errors are computed using the sandwich estimator. Robust chi-square tests of model fit are computed using mean and mean and variance adjustments as well as a likelihood-based approach. Bootstrap standard errors are available for most models. The optimization algorithms use one or a combination of the following: Quasi-Newton, Fisher scoring, Newton-Raphson, and the Expectation Maximization (EM) algorithm (Dempster et al., 1977). Linear and non-linear parameter constraints are allowed. With maximum likelihood estimation and categorical outcomes, models with continuous latent variables and missing data for dependent variables require numerical integration in the computations. The numerical integration is carried out with or without adaptive quadrature in combination with rectangular integration, Gauss-Hermite integration, or Monte Carlo integration.

Mplus统计建模软件
Mplus的建模框架借鉴了潜变量的统一主题。而且一般的建模框架来自连续和分类潜变量的使用。连续潜变量用于表示与未观测到的构造相对应的因素，随机效应与发展中的个体差异相对应，随机效应与分层数据中各组间系数变化相对应，弱点对应于生存时间的异质性，责任与疾病遗传易感性相对应，潜在响应变量值与缺失数据相对应。分类潜变量对应于均质个体群，潜在的轨迹分类对应于未观测种群的发展类型，混合组件对应于未观测种群的有限混合，潜在响应变量类别对应于缺失数据。
Mplus建模框架
建模数据的目的是以简单的方式描述数据结构，便于理解和解释。本质上，数据建模相当于变量之间的一组关系。下图表示了在Mplus建模中的关系类型。矩形表示观测变量，观测变量可以是结果变量或背景变量。背景变量为X，连续和截尾结果变量为y，二元、有序范畴（序数），无序分类（名词）和计数结果变量为u。圆圈代表潜变量。允许连续变量和类别变量，连续潜变量为f，分类潜变量为c。
图中的箭头表示变量之间的回归关系。回归关系是允许的，但在图中没有具体说明，包括观测到的结果变量之间的回归，连续潜变量之间的回归以及类别潜变量的回归。对于连续结果变量，使用的是线性回归模型。对于结果变量，在删截点有或没有通货膨胀，审查（tobit）都使用回归模型。对于二进制和有序分类结果，使用概率或logistic回归模型。对于无序的分类结果，使用多项式logistic回归模型。对于计数结果，不管通货膨胀率是否为零，都使用Poisson和负二项回归模型。
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。
Mplus Base Program
Mplus Base Program可以估计回归、路径分析、探索性因素分析和验证性因素分析（EFA和CFA）、结构方程模型（SEM）、增长以及离散和连续时间生存分析模型。在回归和路径分析模型中，观测到的因变量可以是连续的、删失的、二进制的、有序的（序数）、计数或这些变量类型的组合。此外，对于非中介变量的回归分析和路径分析，观测到的因变量可以是无序的分类（名义上）。在探索性因素分析中，因素指标可以是连续的、二进制的、有序的分类（排序）或是这些变量类型的组合。在CFA、SEM和增长模型中，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。其他的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）；用较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；间接影响；所有结果类型的较大似然估计。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。
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）；用较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；所有结果类型的较大似然估计。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。

Mplus Base Program
Mplus Base Program可以估计回归、路径分析、探索性因素分析和验证性因素分析（EFA和CFA）、结构方程模型（SEM）、增长以及离散和连续时间生存分析模型。在回归和路径分析模型中，观测到的因变量可以是连续的、删失的、二进制的、有序的（序数）、计数或这些变量类型的组合。此外，对于非中介变量的回归分析和路径分析，观测到的因变量可以是无序的分类（名义上）。在探索性因素分析中，因素指标可以是连续的、二进制的、有序的分类（排序）或是这些变量类型的组合。在CFA、SEM和增长模型中，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。其他的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）；用较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；间接影响；所有结果类型的较大似然估计。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。

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）；用较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；所有结果类型的较大似然估计。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。

适用平台
• Microsoft Windows 7/8/10
• Mac OS X 10.8或较高版本
• Linux (已在下面的平台中测试过: Ubuntu, RedHat, Fedora, Debian和Gentoo)
• 至少1GB以上的内存
• 至少120 MB硬盘空间

The arrows in the figure represent regression relationships between variables. Regressions relationships that are allowed but not specifically shown in the figure include regressions among observed outcome variables, among continuous latent variables, and among categorical latent variables. For continuous outcome variables, linear regression models are used. For censored outcome variables, censored (tobit) regression models are used, with or without inflation at the censoring point. For binary and ordered categorical outcomes, probit or logistic regressions models are used. For unordered categorical outcomes, multinomial logistic regression models are used. For count outcomes, Poisson and negative binomial regression models are used, with or without inflation at the zero point.
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。

科学软件网是一个以引进国外优秀科研软件，提供软件服务的营业网站，网站由北京天演融智软件有限公司创办，旨在为国内高校、科研院所和以研发为主的企业事业单位提供优秀的科研软件及相关软件服务。截止目前，科学软件网已获得数百家**软件公司正式授权，代理销售科研软件数百种种，软件涵盖领域包括经管，电力系统模拟，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时，还提供专业培训、视频课程（包含34款软件，66门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。
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