Mplus中关于SEM的介绍

    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。

在这里给大家整理了一份web前端开发完整的学习路线，框架在第四阶段中，希望可以帮到你

Web前端需要学习HTML5+CSS3、JS交互设计、Node开发、前端框架、小程序+数据可视化、就业指导+项目提升几大部分。

在第一阶段HTML5+CSS3中，要学习HTML5基础、CSS基础、小U商城(PC端)、HTML5进阶、CSS3进阶、Less、小U商城(移动端)、小U商城后台管理系统(响应式)、项目答辩。这一阶段的培养方向是Web前端开发工程师、网页制作工程师、网站布局与重构工程师

第二阶段JS交互设计，要学习JavaScript核心语法、DOM和BOM、JavaScript高级进阶、面向对象编程、优学在线、Touch、jQuery、Zepto、项目答辩。这个阶段的培养方向则为Web前端开发工程师、移动端开发工程师、JS交互设计师、网站开发工程师。

第三阶段Node开发，要学习JavaScript

ES6、Node、Express、MySQL、Webpack+Gulp+模块化、WebSocket+Koa2、小U商城后台管理项目、项目答辩等。这一阶段的培养方向为Web前端开发工程师、移动端开发工程师、JS交互设计师、网站开发工程师、全栈开发工程师、Node开发工程师。

第四阶段前端框架，会学习Vue基础、Vue进阶、小U商城电商项目、TypeScript、React、优社区项目、项目答辩等课程。培养方向是Web前端开发工程师、移动端开发工程师、网站开发工程师、Vue开发工程师、React开发工程师。

第五阶段小程序+数据可视化，将要学习小程序基础、云开发、菜谱云平台、uni-app基础、小U商城、数据可视化、课堂监管大数据系统。培养方向为小程序开发工程师、数据可视化工程师。

第六阶段就业指导+项目提升，学习就业指导、优办公系统(综合项目提升)、企业面试复盘，培养方向则为React高级开发工程师。

Este é I o segundo presente que faz para você, dois anos, gostou de você já dois anos, com seu gotejamento intravenous, mas vindo também claramente na vista, talvez, não poderia vê-lo outra vez, mas, I bom quis continuar a faltá-lo gosta desta liga árabe, acompanhada o mais tarde cada aniversário! Uma vez que tido esse período de tempo, eu disse-me que deve ser vigoroso, porque era que alguém o dia voa seu lado, o protegia, mas poderia realizar não soube, esperado.Hoje seu aniversário, é também faraway seu hometown, esperado lhe que o amigo pode o dar para não ter o faction da nostalgia ao ~! O aniversário é alegre

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