same是中文什么意思

same

中文释义：

adj. 相同的；同一的；上述的（通常与the连用）；无变化的

pron. 同样的事物或人（通常与the连用）

adv. 同样地（通常与the连用）

n. (Same)人名；(意)萨梅

英文读音：英 [seɪm]  美 [seɪm]

短语

1、same phase 同相位

2、Same thing 一码事 相同的事情 同样一件事情 同样的事情

3、same date 同日 同期 同一天

4、same place 同一地点

5、same era 同一时代

扩展资料：

uniform

英文读音：英 [ˈjuːnɪfɔːm]  美 [ˈjuːnɪfɔːrm]

中文释义：adj. 统一的；一致的；相同的；

一、短语

1、uniform continuity [数] 一致连续  [数] 一致连续性 均匀连续性 可燃物的连续性

2、uniform velocity [物] 匀速度  [物] 等速度 均速 等速

3、Create Uniform 创建统一场 创建同一场 创立同一场

4、uniform crossover 交叉算子 均匀交配

5、Uniform Interface 统一接口  [计] 一致接口 统一的接口 一致的接口

6、uniform magnetization 均匀磁化 翻译

二、例句

1、The code that says, ‘this is our uniform’.

规则还这么写着“这是我们的制服”。

2、The uniform imparts a dignified appearance to him.

这身制服使他显得威严。

3、But he is quick to add that the sentiment is not uniform.

不过，他补充说，这种情绪并不是普遍一致的。

是因为cpu运行速度慢才会导致软件在运行过程中反应慢。

amos是一款模型检验软件，也就是对矩结构的分析，主要是用于对结构方程模型（SEM）的建立和检验，不过也有使用liserl和mplus做SEM的，而amos的主要优势在于它是spss的兄弟，具有spss一样的图形界面，使用者仅仅使用鼠标点击的方法就可以建立和检验结构方程模型，mplus必须要学习一些代码，使用编程的方法来做统计。

从功能上说，Amos的功能非常有限，我估计大概只有Mplus功能的五分之一。Amos只能完成常规的CFA分析和回归分析，包括潜变量结构方程模型和路径模型，其他如现在比较流行的潜类别分析、多层线性模型、蒙特卡洛模拟研究、多重中介作用模型中的单独中介效应检验等。

此外，Amos能处理的变量类型有限，估计方法也不全面。所以，如果只是做常规线性模型，那Amos是足够了，但如果要做更深入复杂的分析显然就远远不够了。比如目前心理学、管理学领域使用很多的有调节的中介作用模型（个人认为有泛滥之势），很少用Amos软件来做，而多数是应用Mplus软件或SPSS的Process插件。

    结构方程模型(SEM)包括连续潜变量之间的回归模型(Bollen, 1989Browne &Arminger, 1995Joreskog &Sorbom, 1979)。也就是说，这些潜变量是连续的。这里需要注意的是：1. 潜变量(latent variables)是与观察变量(Observed variables)相对的，可通过数据分析观察；2. 观察变量可以是连续的(continuous)、删失的(censored)、二进制的(binary)、有序的(ordinal)、无序的(nominal)、计数的(counts)，或者是这些类别的组合形式。

    SEM有两个部分：一个测量模型(measurement model)和一个结构模型(structural model)。

     测量模型 相当于一个多元回归模型(multivariate regression model)，用于描述一组可观察的因变量和一组连续潜变量之间的关系。在此，这一组可观察的因变量被称为因子指标(factor indicators)，这一组连续潜变量被称为因子(factors)。

    如何描述它们之间的关系？可以通过以下方式：

1. 若因子指标是连续的，用线性回归方程(linear regression equations)；

2. 若因子指标是删失的，用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations)；

3. 若因子指标是有序的类别变量，用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations)；

4. 若因子指标是无序的类别变量，用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations)；

5. 若因子指标是计数的，用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。

     结构模型 则在一个多元回归方程中描述了三种变量关系：

1. 因子之间的关系；

2. 观察变量之间的关系；

3. 因子和不作为因子指标的观察变量之间的关系。

    同样，这些变量有不同的种类，所以要根据它们的类别来选择合适的方程进行分析：

1. 若因子为因变量，及可观察的因变量是连续的，用线性回归方程(linear regression equations)；

2. 若可观察的因变量是删失的，用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations)；

3. 若可观察的因变量是二进制的或者是有序的类别变量，用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations)；

4. 若可观察的因变量是无序的类别变量，用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations)；

5. 若可观察的因变量是计数的，用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。

    在回归中，有序的类别变量可通过建立比例优势(proportional odds)模型进行说明；最大似然估计和加权最小二乘估计(maximum likelihood and weighted least squares estimators)都是可用的。

    以下特殊功能也可以通过SEM实现：

1. 单个或多组分析(Single or multiple group analysis)；

2. 缺失值(Missing data)；

3. 复杂的调查数据(Complex survey data)；

4. 使用最大似然估计分析潜变量的交互和非线性因子(Latent variable interactions and non-linear factor analysis using maximum likelihood)；

5. 随机斜率(Random slopes)；

6. 限制线性和非线性参数(Linear and non-linear parameter constraints)；

7. 包括特定路径的间接作用(Indirect effects including specific paths)；

8. 对所有输出结果的类型进行最大似然估计(Maximum likelihood estimation for all outcome types)；

9. bootstrap标准误差和置信区间(Bootstrap standard errors and confidence intervals)；

10. 相等参数的Wald卡方检验(Wald chi-square test of parameter equalities)。

    以上功能也适用于CFA和MIMIC。

---