Mplus軟體購買:

Mplus是一款專為處理統計建模的軟體,特別適合從事統計分析、資料挖掘和模式預測的專業人士。無論您是來自學術界、產業界,還是醫藥、生物科技領域,Mplus都能幫助您發現複雜數據背後的價值。


Mplus 功能概覽

Mplus 是一個變數建模程序,具有多種分析功能:

探索性因素分析 Exploratory factor analysis
結構方程式建模 Structural equation modeling
項目反應理論分析 Item response theory analysis
成長建模 Growth modeling
存活分析(連續時間和離散時間) Survival analysis (continuous- and discrete-time)
時間序列分析(N=1且多層次) Time series analysis (N=1 and multilevel)
混合建模(潛在類別分析) Mixture modeling (latent class analysis)
縱向混合建模(隱馬可夫、潛在轉移分析、潛在類別成長分析、成長混合分析) Longitudinal mixture modeling (hidden Markov, latent transition analysis, latent class growth analysis, growth mixture analysis)
多層次分析 Multilevel analysis
複雜的調查數據分析 Complex survey data analysis
貝葉斯分析 Bayesian analysis
蒙特卡羅模擬 Monte Carlo simulation

Mplus 版本介紹

Mplus版本1於1998年11月發布,共有8個版本,目前最新版為2024年5月3日推出的Version 8.11。第8版主要增加了Time Series Analysis of Intensive Longitudinal Data Using Residual Dynamic Structural Equation Modeling (RDSEM)功能。


Mplus 建模框架

資料建模的主要目的是用簡潔明了的方式描繪數據結構,幫助使用者理解並進一步解釋其含義。基本上,資料建模可視為一組變量間關係的具體表達形式,下圖顯示了Mplus軟體中可建構的各種關係類型。

在圖中,矩形表示已觀測到的變量,這些變量可能是結果變量或背景變量。其中,背景變量被標記為x;而結果變量根據特性分為連續型或離散型,分別標記為y和u。離散型結果變量包括二元、序列分類(有序)及非序列分類(名義)以及計數型變量。圓形則代表潛在變量,既包括連續型潛變量(標記為 f),也包括分類型潛變量(標記為 c)。

圖中的箭頭指示變量間的迴歸關係,此外,圖中未明確表示的迴歸關係,也涵蓋了觀察結果變量、連續潛在變量及分類潛在變量之間的關聯性。針對不同類型的結果變量,Mplus提供多樣化的迴歸模型可供分析。


Mplus 購買流程


Mplus 購買方案

為滿足學校、企業以及專業用戶對軟體穩定性與長期使用的需求,我們提供買斷方案,讓您以一次性投資的方式,獲得軟體的永久使用權,無需擔心續約費用或功能限制。

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