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秋季全站徵文，我們準備了五個創作主題，參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」，一起來看看如何參加吧～
美國總統大選只剩下三天， 我們觀察一整週民調與金融市場的變化（包含賭局）， 到本週五下午3:00前為止， 誰是美國總統幾乎大概可以猜到60-70%的機率， 本篇文章就是以大選結局為主軸來討論近期甚至到未來四年美股可能的改變
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。
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在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。接下來，擴展 RI-CLPM 的另一種方法是為每個使用多個指標測量，本文將簡介兩種Multiple indicators模型。
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕模式加入為預測或結果變量。而在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。這種方法常用在探討調節效果是否成立，本文將簡介其意義和語法。
之前已經說過限制模型，接下來進入下一部份根據Mulder and Hamaker (2021)建議，在 RI-CLPM 中，有許多擴展模型，今天要介紹的是 Extension 1。Extension 1就是加入跨時間不變的預測或結果變項，本文將介紹此模型構造和語法。
為了測試特定的假設，研究人員為了測試這些假設的可行性，可以考慮決定使用Constraints Model，其對模型對特定參數進限制。 本文將講解 Constraints Model的定義和如何在RI-CLPM運用，以及如何在Mplus執行該模型。
隨機截距交叉延宕模式是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章將介紹如何使用Mplus進行隨機截距交叉延宕模式之Basic model。
參考上圖，為了指定 RI-CLPM，我們需要分成四個部分講解。
個體之間(between pa
交叉延宕效果（CLPM）常常模式適配不佳，主因缺乏考量個別差異。 隨機截距交叉延宕模式（RI-CLPM）是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章簡介RI-CLPM定義和CLPM的差異。
交叉延宕效果（CLPM）最大的局限性在於它混合
綜藝節目上常會設計挑戰的關卡，兩隊分庭抗禮，開戰之前要決定誰先攻，為求公平總會用上猜拳來決定，黑白猜(ㄘㄟˋ)男生女生配；經過一番廝殺，再開始各式各樣的闖關遊戲。
黑與白，兩種截然不同、又或者可說是對立的顏色，各自有其象徵的意義；單就顏色來說，黑色沈重，用在嚴肅議題上，白色乾淨純潔，在穿著上幾⋯⋯
Day_4 2019/10/20（日）
今天中午要回那霸還車，退房後選擇的最後一個行程是距此不遠的「普天滿宮」。
它不但是「琉球八社」之一，更是全沖繩最早建立的神社（琉球第一尚氏王朝的尚金福王、尚泰久王在位年間，西元1450年～1460年左右）。
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