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蒙特卡罗模拟功能
Mplus拥有广泛的蒙特卡洛设施，用于数据生成和数据分析。可以生成几种类型的数据：简单的随机样本，聚类（多级）数据，缺失数据，离散和连续时间生存数据，以及来自观察到的群体（多个组）或未观察到的（潜在类）的数据。数据生成模型可以包括连续潜在变量之间以及类别潜在变量之间的随机效应和相互作用。结果变量可以生成为连续、删失、二元、有序分类（序数）、无序分类（名义）、计数或这些变量类型的组合。此外，还可以生成由两部分（半连续）组成的变量和事件发生时间变量。自变量可以生成为二进制或连续变量。可以保存蒙特卡罗生成的全部或部分数据集。 分析模型可以与数据生成模型不同。例如，变量可以作为分类生成，并作为连续变量进行分析，也可以作为三类模型生成，并作为两类模型进行分析。在某些情况下，需要一个特殊的外部蒙特卡罗特征来生成一个模型的数据，并通过另一个模型对其进行分析。例如，可以使用聚类设计生成变量，并在忽略聚类分析的情况下进行分析。在Mplus外部生成的数据也可以使用这种特殊的外部蒙特卡罗功能进行分析。 蒙特卡罗的其他特殊功能包括保存来自真实数据分析的参数估计值，以用作蒙特卡罗模拟研究中数据生成的人口和/或覆盖率值。此外，蒙特卡罗模拟研究的每个复制的分析结果可以保存在外部文件中。
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