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特征
点击下面的链接来获得有关EQS6.1新特征的更多信息：
1. 新的和改善的正态理论和缺失数据方法
2. 用于非正态和缺失数据的修正的正态理论
3. 异质峰态方法
4. 任意分布方法
5. Case (Subject)加权方法
6. 多层模型
7. 重新抽样和模拟方法和统计
8. 建模特征和方法
9. 图形化工具
10. 用户界面改善
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新的和改善的正态理论 (EM 类型缺失值)方法
 单个或多个样本的 Jamshidian-Bentler EM 类型缺失值过程
完全随机缺失 (MCAR) 的 Kim-Bentler 检验，包括均值和协方差的齐性检验
多样本分析的 LM 和 Wald 检验
用于潜在结构化均值模型的 Bentler-Yuan 检验
非递归模型的 Bentler-Raykov 修正 R 平方系数
回归和 Bentler-Yuan 最佳 GLS 因子计分计算和保存
结构化均值分析的先进开始值
整体效应的标准误
基于单因子模型的内部一致可靠性和极大可靠性系数复合
单因子模型的可靠性系数 rho
Cronbach ’ s alpha, 最大下界可靠性， Bentler ’ s dimension-free 下界可靠性和用于加权组合的 Shapiro 下界可靠性
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用于非正态和缺失数据的修正的正态理论
用于多元方法和多重样本分析的 Satorra-Bentler 统计量
为间接和整体效应修正 ( 包括 Satorra-Bentler robust ) 标准误
用于 lM 检验的 Satorra-Bentler 信息矩阵
Yuan-Bentler F 检验和 Yuan-Bentler-Browne 基于残差统计量
用于非正态缺失值的 Yuan-Bentler 修正统计量
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异质峰态方法
用于异质峰态(heterogeneous kurtoses)的 Bentler, Berkane 和Kano 统计量
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任意分布方法
渐进分布自由 (Asymptotically distribution free,ADF) 均值和协方差结构方法
Yuan-Bentler 修正卡方和 F 检验
Yuan-Bentler 修正 ADF 标准误
相关结构的 ADF 分析
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Case (Subject)加权方法
用于加权均值和协方差结构分析 ( 例如复杂抽样调查 ) 的先验 case 加权
用于异常值和有影响观测值的 Yuan-Bentler case-robust 方法
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多层模型
用于潜变量的类 HLM (Chou, Bentler and Pentz) 多层方法
Bentler-Liang 极大似然多层方法
Muth é n ’ s MUML 多层方法
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重新抽样和模拟方法和统计
用于标准化方案的标准误，例如经过 bootstrap
基于 bootstrapping 模型 ( 扩展的 Beran-Bollen-Stine 方法 )
扩展的模拟能力 :d 多组和 MCAR 数据生成
Deng-Lin FMRG 随机数生成器
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建模特征和方法
/MODEL 指令用于简单模型规范 ( 实际上排除对 /EQUATION, /VARIANCE, 和 /COVARIANCE 部分的需要 ) 。许多方程式都可以通过少量简单脚本命令建立
方便的构建众多常量的命令脚本
最大模型变量数 ( 包括分类变量 ) 提升到 200
SAVE 指令用于保存输入的数据和因子计分
单独的用于 Satorra-Bentler "robust" 统计报告的统计量和指标
EQS 输出可选保存为 HTML 格式
EQS 输出可选为矩阵格式或简洁格式 ( 替换方程式格式 )
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图形化工具
用于创建和报告模型的高级图形工具
用于创建路径，因子，结构方程和潜生长曲线模型的向导 (Wizard) 系统
用于 潜生长曲线模型 ( atent growth curve model ) 的 多项式正交系数 ( Polynomial-orthogonal coefficient )
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用户界面改善
树形目录结构的项目管理器，用于组织和取回所有分析
用于移动项目以及相关分析的拖拉式操作转换器
无限样本大小的更可靠的数据编辑器
数据表单只需一个简单的拖拉操作就可以修改
直接就可在数据编辑器中输入协方差矩阵
更好的 3D 数据图
改善和更多的通用方差分析 (ANOVA)
一些非参数通用统计分析
用于数据插补的前期 EM 缺失值过程
改善的方程式构建器
在语法窗口中的通用目的多个方程式数据转换
转换公式可保存和重用
方便为单个变量或整个数据集创建 z -score
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