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隨機截距交叉延宕模式Extension 3:Multiple indicators(7)
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 3:Multiple indicators定義。本文為實作部分，將說明Multiple indicators的依序四個步驟的Mplus語法。
RI-CLPM語法Multiple indicators範例如下圖，建議依序四個步驟分析，原文網站還有一個步驟是額外的(Extra)，所以這裡並不細說，前三步驟都是建構下圖上面模型，第四步驟則是建構下面的模型，因為是巢套模型，所以可以用卡方差異檢定進行比較，四個部步驟分別為：
- Configural model (Step 1)
- Weak factorial invariance (Step 2)
- Strong factorial invariance (Step 3)
- The latent RI-CLPM (Step 4)
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文章內容以圖像式和步驟化方式，教您如何在各種統計軟體中(例如:SPSS、R和Mplus)，執行多種統計方法。此外，我還會分享一些學術和科技新知，幫助您在學術之路上走得更順利。
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仔細看 AI說書 - 從0開始 - 66 中，Decoder 的 Multi-Head Attention 框框，會發現有一條線空接，其實它是有意義的，之所以空接，是因
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到 AI說書 - 從0開始 - 63 為止，我們已經介紹完 Multi-Head Attention ，接著我們來談 Add & Norm 兩元件的功能：
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嗯……這篇是類疊跟設問的場合。也是快變成國文課的場合。
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接二連三地反覆使用相同的一個字詞、語句。可增加文章的節奏感，凸顯文章的重點。
讓句型更加生動，避免枯燥，任何詞性都可以被重疊。名詞重疊常表示數量龐大；動詞重疊表示動作的進行；形容詞或副詞的重疊表示委婉
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的前綴和框架，
並且以區間和的概念與應用為核心，
貫穿一些相關聯的題目，透過框架複現來幫助讀者理解這個演算法框架。
前綴和 prefix sum框架 與 區間和計算的關係式
接下來，我們會用這個上面這種框架，貫穿一些同類型，有關聯的題目
(請讀者、或觀眾
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的遞回框架，
並且鏈結串列的概念與應用為核心，
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遞回框架
尋找共通模式(common pattern)，對應到演算法的General case
確立初始條件(initial conditio
一般常見的時間架構分成三個：趨勢級別、分析級別、進場級別。
趨勢級別
週線 or 日線，目的是為了確認整體市場的方向，以及關鍵流動性區域（支撐、壓力位）
分析級別
4H or 1H，目的是確認市場當前方向、公允價值缺口、訂單塊、流動性區域、高期望值交易區域，需要花較多時間來分析。
進場級別
在之前的文章中已經有提到細線併繞將會導致槽滿率的下降，本文就來深究其原因。
追根究柢就是因為多線併繞時，往往會於繞線的過程中，自然而然的產生類絞線排列，反倒使原本理想中的細線排列分佈，絞成了一個大圓線的配置，導致更多的間隙使得馬達槽滿率下降。
在線徑與並聯股數換算中有一個計算例，是4股的0.3m
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