Mplus

2023-05-26 10:16

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Mplus
每一个男人(MAN),都希望自己能够得到不断的提升(PLUS),充满自信和魅力,因此诞生了Mplus这个品牌概念。Mplus加法主义,一个主张提升男人生活品位的新锐品牌,也是中国首家定位精英男性生活购物的网上商城和目录销售商。经典流行品味化是加法主义用来颠覆传统中国男人只会工作不会生活的刻版印象。想要有型有款很简单,工作之余,上个网,在加法主义览一下全球最in的男性时尚,您会发现,品味生活原来是这么容易。
Mplus加法主义的使命是提升中国男人自信&美的层次,倡导爱己及人——先爱自己,进一步才能够去爱别人的道理。
所有的一切都先从自己的外表开始做起吧!保养肌肤也帮助男士养成许多良好的生活习惯,这不仅使男士拥有更帅气的仪表,而长久来看对于整体社会生活质量的提高起到潜移默化的作用。
加法主义能提供最多最完整的男士生活护理产品线,以及男士最需要的保养知识与资讯,指导男士们针对自己的状况与需求加强保养,并藉由保养后让自己更具自信和魅力。
让我们在繁重的工作压力之余,停下来,享受生活!
加法主义是为都市男性乐享时尚生活而量身打造的电子商务平台!
加法主义的8大优点:
1、正规渠道货源,完善的网络销售代理渠道
全站商品皆与国内外品牌厂商直接合作,给您最原厂原货的品质享受!已与吉列、飞利浦、妮维雅、欧莱雅、曼秀雷敦、资深堂、卡尼尔、玉兰油、兰蔻、薇姿等众多知名品牌签订销售协议,保证所销售产品均为正品。
2、更多价格优惠,让利广大会员
凭借着已经建立起的完善的网络销售代理渠道,保证销售产品的质量更新率和数量和价格优惠,以更低价格、更大让利服务于广大会员。
3、五星专业级服务,让您购物体验不一般
页面更加简洁明快,完善的网络技术为消费者提供更方便的产品查询、订单跟踪功能,24/7快乐不打烊,更全面的产品介绍,以及专业客服贴身管家式顾问服务,为满足客户个性化需求提供强有力的保障。
4、专题式多功能导购,方便快捷
针对男士各种特殊的护理问题和问题肌肤,开设专门的问题专区,全功能搜索选购,让您购物一步到位,护理零烦恼,花最少的时间精力买到最适合自己的商品。
5、四重产品筛选,保证精品
一重筛选:由Mplus专业团队选购各大化妆品牌的男士精品;
二重筛选:明星、主持人会员试用评价
三重筛选:广大会员评价遴选
四重筛选:护理顾问专家组最终确定
6、业界独创的型男试用
试用,不再是女人的专利。Mplus首开为男士提供护理试用品,小编、明星用户、网友轮番试用给您最真实的体验报告,吃给你看,用给你看,最新的推荐资讯就在这里。
7、丰富的男士护理知识
Mplus不仅仅是销售男士护理产品,而且提供最专业的男士护理知识,让男士在繁重的压力之下,学会自我保养,倡导爱己及人,提升男人的生活质量。
8、终身包邮
运费是一笔不菲的开支,Mplus设身处地为消费者考虑,推出终身包邮服务,让时尚伴您左右,不会因为您的年华逝去而褪色。


M     plus 软件
    简介:
Mplus是一个统计建模软件,由Linda Muthén & Bengt Muthén开发,他们致力于为研究者提供了一个灵活的工具来分析数据,提供了多种选择,具有易于使用的图形界面和展示数据分析结果的模式,估计和算法。Mplus允许一起分析横断面和纵向数据,单层和多层数据,来自不同的母体的数据,无论可见或不可见的异质。可分析可见的变量是continuous, censored, binary, ordered categorical (ordinal), unordered categorical (nominal), counts或这些变量类型的组合。


主要功能:
1. 回归分析和路径
2. 探索性因素分析
3. 验证性因素分析、结构方程建模
4. 生长建模与生存分析
5. 混合建模横断面数据
6. 纵向数据混合建模
7. 多造型复杂调查数据
8. 多层次混合建模
9. 蒙特卡洛研究
版本发展:
Development of Mplus started in October 1995 with the first version being released in November 1998,
the second version in February 2001,
the third version in March 2004,
the fourth version in February 2006,
the fifth version in November 2007,
and the sixth version in April 2010.


and the seventh version in September 2012.
最新版本 version 7 更新了作图版块。同时包含更强大功能:
1 Exploratory factor analysis
2 Structural equation modeling
3 Item response theory analysis
4 Growth modeling
5 Mixture modeling (latent class analysis)
6 Longitudinal mixture modeling (hidden Markov, latent transition analysis, latent class growth analysis,
7 growth mixture analysis)
8 Survival analysis (continuous- and discrete-time)
9 Multilevel analysis
10 Complex survey data analysis
11 Bayesian analysis
12Monte Carlosimulation






MPLUS结构方程模型应用:[7]线性回归分析
mplus进行线性回归可能对于习惯于spss的人来讲是有点多余,但是mplus处理线性回归才用的是极大似然估计(maximum likelihood).而我们通常意义上在spss中才用的是最小二乘法方法/步骤


1.    TITLE:   this is an example of a linear regression for a continuous observed dependent variable with two covariates
!因变量为连续变量,协变量的数据类型不做要求
DATA:   FILE IS ex3.1.dat;
VARIABLE:   NAMES ARE y1-y6 x1-x4;
!数据中的变量有10个,分别命名为y1-y6,x1-x4
USEVARIABLES ARE y1 x1 x3;
本分析中只用到y1 x1 x3
MODEL:   y1 ON x1 x3;
On表示回归关系,前面的是结果变量,后面的是预测变量
!分析默认才用的是最大似然估计
假如需要知道标准化估计的结果,也就是我们通常说的标准化回归系数,那么需要加上
output: standardized(all);
2.    我们来看分析结果,分析结果分为几大块,基本上默认的输出囊括了我们需要了解的信息,包括,SUMMARY OF ANALYSIS
MODEL FIT INFORMATION
MODEL RESULTS
STANDARDIZED MODEL RESULTS

3.    SUMMARY OF ANALYSIS包括关于分析所使用方法以及数据总括情况,MODEL FIT INFORMATION的信息在回归信息中我们大可以将其忽略,因为各项指标都是最优化的。