“Mplus ANALYSIS”的版本间的差异

2017年2月26日 (日) 19:40的版本 （查看源代码） Lichaoping（讨论 | 贡献） （创建页面，内容为“{| border="1" class="sortable" !ANALYSIS: |- | |- | |- | |- | |- | |- |TYPE = |- |GENERAL; |- |GENERAL |- | |- | BASIC; |- | |- | |- | RANDOM; |- | |- | |-...”）		2017年2月27日 (一) 15:05的最新版本 （查看源代码） Lichaoping（讨论 | 贡献） （→‎ANALYSIS子命令）
（未显示同一用户的13个中间版本）
第1行：		第1行：
−	{| border="1" class="sortable"	+	==ANALYSIS命令语法==
−	!ANALYSIS:	+	*HTML版请访问：http://www.statmodel.com/HTML_UG/chapter16V8.htm
−	|-	+
−	|	+
−	|-	+	==ANALYSIS子命令==
−	|	+	ANALYSIS命令有77条子命令。
−	|-	+
−	|	+	* TYPE =
−	|-	+
−	|	+	* ESTIMATOR =
−	|-	+
−	|	+	* MODEL =
−	|-	+
−	|TYPE =	+	* ALIGNMENT =
−	|-	+
−	|GENERAL;	+	* DISTRIBUTION =
−	|-	+
−	|GENERAL	+	* PARAMETERIZATION =
−	|-	+
−	|	+	* LINK =
−	|-	+
−	|      BASIC;	+	* ROTATION =
−	|-	+
−	|	+	* ROWSTANDARDIZATION =
−	|-	+
−	|	+	* PARALLEL =
−	|-	+
−	|      RANDOM;	+	* REPSE =
−	|-	+
−	|	+	* BASEHAZARD =
−	|-	+
−	|	+	* CHOLESKY =
−	|-	+
−	|      COMPLEX;	+	* ALGORITHM =
−	|-	+
−	|	+	* INTEGRATION =
−	|-	+
−	|	+	* MCSEED =
−	|-	+
−	|MIXTURE;	+	* ADAPTIVE =
−	|-	+
−	|      BASIC;	+	* INFORMATION =
−	|-	+
−	|      RANDOM;	+	* BOOTSTRAP =
−	|-	+
−	|      COMPLEX;	+	* LRTBOOTSTRAP =
−	|-	+
−	|	+	* STARTS =
−	|-	+
−	|	+	* STITERATIONS =
−	|-	+
−	|TWOLEVEL;	+	* STCONVERGENCE =
−	|-	+
−	|      BASIC;	+	* STSCALE =
−	|-	+
−	|      RANDOM;	+	* STSEED =
−	|-	+
−	|      MIXTURE;	+	* OPTSEED =
−	|-	+
−	|      COMPLEX;	+	* K-1STARTS =
−	|-	+
−	|	+	* LRTSTARTS =
−	|-	+
−	|	+	* RSTARTS =
−	|-	+
−	|THREELEVEL;	+	* ASTARTS =
−	|-	+
−	|      BASIC;	+	* H1STARTS =
−	|-	+
−	|      RANDOM;	+	* DIFFTEST =
−	|-	+
−	|      COMPLEX;	+	* MULTIPLIER =
−	|-	+
−	|	+	* COVERAGE =
−	|-	+
−	|	+	* ADDFREQUENCY =
−	|-	+
−	|CROSSCLASSIFIED;	+	* ITERATIONS =
−	|-	+
−	|      RANDOM;	+	* SDITERATIONS =
−	|-	+
−	|	+	* H1ITERATIONS =
−	|-	+
−	|	+	* MITERATIONS =
−	|-	+
−	|EFA  #  #;	+	* MCITERATIONS =
−	|-	+
−	|      BASIC;	+	* MUITERATIONS =
−	|-	+
−	|      MIXTURE;	+	* RITERATIONS =
−	|-	+
−	|      COMPLEX;	+	* AITERATIONS =
−	|-	+
−	|      TWOLEVEL;	+	* CONVERGENCE =
−	|-	+
−	|            EFA #  #  UW* #  #  UB*;	+	* H1CONVERGENCE =
−	|-	+
−	|            EFA #  #  UW #  #  UB;	+	* LOGCRITERION =
−	|-	+
−	|	+	* RLOGCRITERION =
−	|-	+
−	|ESTIMATOR =	+	* MCONVERGENCE =
−	|-	+
−	|ML;	+	* MCCONVERGENCE =
−	|-	+
−	|depends on	+	* MUCONVERGENCE =
−	|-	+
−	|	+	* RCONVERGENCE =
−	|-	+
−	|MLM;	+	* ACONVERGENCE =
−	|-	+
−	|analysis type	+	* MIXC =
−	|-	+
−	|	+	* MIXU =
−	|-	+
−	|MLMV;	+	* LOGHIGH =
−	|-	+
−	|	+	* LOGLOW =
−	|-	+
−	|	+	* UCELLSIZE =
−	|-	+
−	|MLR;	+	* VARIANCE  =
−	|-	+
−	|	+	* SIMPLICITY =
−	|-	+
−	|	+	* TOLERANCE =
−	|-	+
−	|MLF;	+	* METRIC=
−	|-	+
−	|	+	* MATRIX =
−	|-	+
−	|	+	* POINT =
−	|-	+
−	|MUML;	+	* CHAINS =
−	|-	+
−	|	+	* BSEED =
−	|-	+
−	|	+	* STVALUES =
−	|-	+
−	|WLS;	+	* MEDIATOR =
−	|-	+
−	|	+	* ALGORITHM =
−	|-	+
−	|	+	* BCONVERGENCE =
−	|-	+
−	|WLSM;	+	* BITERATIONS =
−	|-	+
−	|	+	* FBITERATIONS =
−	|-	+
−	|	+	* THIN =
−	|-	+
−	|WLSMV;	+	* MDITERATIONS =
−	|-	+
−	|	+	* KOLMOGOROV =
−	|-	+
−	|	+	* PRIOR =
−	|-	+
−	|ULS;	+	* INTERACTIVE =
−	|-	+
−	|	+	* PROCESSORS =
−	|-
−	|
−	|-
−	|ULSMV;
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|GLS;
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|BAYES;
−	|-
−	|
−	|-
−	|MODEL =
−	|-
−	|CONFIGURAL;
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|METRIC;
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|SCALAR;
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|NOMEANSTRUCTURE;
−	|-
−	|means
−	|-
−	|
−	|-
−	|NOCOVARIANCES;
−	|-
−	|covariances
−	|-
−	|
−	|-
−	|ALLFREE;
−	|-
−	|equal
−	|-
−	|ALIGNMENT =
−	|-
−	|FIXED;
−	|-
−	|last class
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|CONFIGURAL
−	|-
−	|
−	|-
−	|FIXED (reference class CONFIGURAL);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|FIXED (reference class BSEM);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|FREE;
−	|-
−	|last class
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|CONFIGURAL
−	|-
−	|
−	|-
−	|FREE (reference class CONFIGURAL);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|FREE (reference class BSEM);
−	|-
−	|
−	|-
−	|DISTRIBUTION =
−	|-
−	|NORMAL;
−	|-
−	|NORMAL
−	|-
−	|
−	|-
−	|SKEWNORMAL;
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|TDISTRIBUTION;
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|SKEWT;
−	|-
−	|
−	|-
−	|PARAMETERIZATION =
−	|-
−	|DELTA;
−	|-
−	|DELTA
−	|-
−	|
−	|-
−	|THETA;
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|LOGIT;
−	|-
−	|LOGIT
−	|-
−	|
−	|-
−	|LOGLINEAR;
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|PROBABILITY;
−	|-
−	|RESCOVARIANCES;
−	|-
−	|
−	|-
−	|RESCOV
−	|-
−	|LINK =
−	|-
−	|LOGIT;
−	|-
−	|LOGIT
−	|-
−	|
−	|-
−	|PROBIT;
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|ROTATION =
−	|-
−	|GEOMIN;
−	|-
−	|GEOMIN (OBLIQUE value)
−	|-
−	|
−	|-
−	|GEOMIN (OBLIQUE value);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|GEOMIN (ORTHOGONAL value);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|QUARTIMIN;
−	|-
−	|OBLIQUE
−	|-
−	|
−	|-
−	|CF-VARIMAX;
−	|-
−	|OBLIQUE
−	|-
−	|
−	|-
−	|CF-VARIMAX (OBLIQUE);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|CF-VARIMAX (ORTHOGONAL);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|CF-QUARTIMAX;
−	|-
−	|OBLIQUE
−	|-
−	|
−	|-
−	|CF- QUARTIMAX (OBLIQUE);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|CF- QUARTIMAX (ORTHOGONAL);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|CF-EQUAMAX;
−	|-
−	|OBLIQUE
−	|-
−	|
−	|-
−	|CF- EQUAMAX (OBLIQUE);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|CF- EQUAMAX (ORTHOGONAL);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|CF-PARSIMAX;
−	|-
−	|OBLIQUE
−	|-
−	|
−	|-
−	|CF- PARSIMAX (OBLIQUE);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|CF- PARSIMAX (ORTHOGONAL);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|CF-FACPARSIM;
−	|-
−	|OBLIQUE
−	|-
−	|
−	|-
−	|CF- FACPARSIM (OBLIQUE);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|CF- FACPARSIM (ORTHOGONAL);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|CRAWFER;
−	|-
−	|OBLIQUE 1/p
−	|-
−	|
−	|-
−	|CRAWFER (OBLIQUE value);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|CRAWFER (ORTHOGONAL value);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|OBLIMIN;
−	|-
−	|OBLIQUE 0
−	|-
−	|
−	|-
−	|OBLIMIN (OBLIQUE value);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|OBLIMIN (ORTHOGONAL value);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|VARIMAX;
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|PROMAX;
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|TARGET;
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|BI-GEOMIN;
−	|-
−	|OBLIQUE
−	|-
−	|
−	|-
−	|BI-GEOMIN (OBLIQUE);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|BI-GEOMIN (ORTHOGONAL);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|BI-CF-QUARTIMAX;
−	|-
−	|OBLIQUE
−	|-
−	|
−	|-
−	|BI-CF-QUARTIMAX (OBLIQUE);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|BI-CF-QUARTIMAX (ORTHOGONAL);
−	|-
−	|
−	|-
−	|ROWSTANDARDIZATION =
−	|-
−	|CORRELATION;
−	|-
−	|CORRELATION
−	|-
−	|
−	|-
−	|KAISER;
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|COVARIANCE;
−	|-
−	|
−	|-
−	|PARALLEL =
−	|-
−	|number;
−	|-
−	|0
−	|-
−	|REPSE =
−	|-
−	|BOOTSTRAP;
−	|-
−	|JACKKNIFE;
−	|-
−	|JACKKNIFE1;
−	|-
−	|JACKKNIFE2;
−	|-
−	|BRR;
−	|-
−	|FAY (#);
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|.3
−	|-
−	|BASEHAZARD =
−	|-
−	|ON;
−	|-
−	|OFF;
−	|-
−	|ON (EQUAL);
−	|-
−	|ON (UNEQUAL);
−	|-
−	|OFF (EQUAL);
−	|-
−	|OFF (UNEQUAL);
−	|-
−	|depends on
−	|-
−	|analysis type
−	|-
−	|EQUAL
−	|-
−	|
−	|-
−	|EQUAL
−	|-
−	|CHOLESKY =
−	|-
−	|ON;
−	|-
−	|OFF;
−	|-
−	|depends on
−	|-
−	|analysis type
−	|-
−	|ALGORITHM =
−	|-
−	|EM;
−	|-
−	|depends on
−	|-
−	|
−	|-
−	|EMA;
−	|-
−	|analysis type
−	|-
−	|
−	|-
−	|FS;
−	|-
−	|ODLL;
−	|-
−	|INTEGRATION;
−	|-
−	|
−	|-
−	|INTEGRATION =
−	|-
−	|number of integration points;
−	|-
−	|STANDARD (number of integration points) ;
−	|-
−	|
−	|-
−	|GAUSSHERMITE (number of integration points) ;
−	|-
−	|MONTECARLO (number of integration points);
−	|-
−	|STANDARD
−	|-
−	|depends on
−	|-
−	|analysis type
−	|-
−	|15
−	|-
−	|
−	|-
−	|depends on
−	|-
−	|analysis type
−	|-
−	|MCSEED =
−	|-
−	|random seed for Monte Carlo integration;
−	|-
−	|0
−	|-
−	|ADAPTIVE =
−	|-
−	|ON;
−	|-
−	|OFF;
−	|-
−	|ON
−	|-
−	|INFORMATION =
−	|-
−	|OBSERVED;
−	|-
−	|depends on
−	|-
−	|
−	|-
−	|EXPECTED;
−	|-
−	|analysis type
−	|-
−	|
−	|-
−	|COMBINATION;
−	|-
−	|
−	|-
−	|BOOTSTRAP =
−	|-
−	|number of bootstrap draws;
−	|-
−	|number of bootstrap draws (STANDARD);
−	|-
−	|number of bootstrap draws (RESIDUAL):
−	|-
−	|STANDARD
−	|-
−	|LRTBOOTSTRAP =
−	|-
−	|number of bootstrap draws for TECH14;
−	|-
−	|depends on
−	|-
−	|analysis type
−	|-
−	|STARTS =
−	|-
−	|number of initial stage starts and number of final stage optimizations;
−	|-
−	|depends on
−	|-
−	|analysis type
−	|-
−	|STITERATIONS =
−	|-
−	|number of initial stage iterations;
−	|-
−	|10
−	|-
−	|STCONVERGENCE =
−	|-
−	|initial stage convergence criterion;
−	|-
−	|1
−	|-
−	|STSCALE =
−	|-
−	|random start scale;
−	|-
−	|5
−	|-
−	|STSEED =
−	|-
−	|random seed for generating random starts;
−	|-
−	|0
−	|-
−	|OPTSEED =
−	|-
−	|random seed for analysis;
−	|-
−	|
−	|-
−	|K-1STARTS =
−	|-
−	|number of initial stage starts and number of final stage optimizations for the k-1 class model for TECH14;
−	|-
−	|20 4
−	|-
−	|LRTSTARTS =
−	|-
−	|number of initial stage starts and number of final stage optimizations for TECH14;
−	|-
−	|0 0 40 8
−	|-
−	|RSTARTS =
−	|-
−	|number of random starts for the rotation algorithm and number of factor solutions printed for exploratory factor analysis;
−	|-
−	|depends on
−	|-
−	|analysis type
−	|-
−	|ASTARTS =
−	|-
−	|number of random starts for the alignment
−	|-
−	|optimization;
−	|-
−	|30
−	|-
−	|H1STARTS =
−	|-
−	|Number of initial stage starts and number of final stage optimizations for the H1 model;
−	|-
−	|0 0
−	|-
−	|DIFFTEST =
−	|-
−	|file name;
−	|-
−	|
−	|-
−	|MULTIPLIER =
−	|-
−	|file name;
−	|-
−	|
−	|-
−	|COVERAGE =
−	|-
−	|minimum covariance coverage with missing data;
−	|-
−	|.10
−	|-
−	|ADDFREQUENCY =
−	|-
−	|value divided by sample size to add to cells with zero frequency;
−	|-
−	|.5
−	|-
−	|ITERATIONS =
−	|-
−	|maximum number of iterations for the Quasi-Newton algorithm for continuous outcomes;
−	|-
−	|1000
−	|-
−	|SDITERATIONS =
−	|-
−	|maximum number of steepest descent iterations for the Quasi-Newton algorithm for continuous outcomes;
−	|-
−	|20
−	|-
−	|H1ITERATIONS =
−	|-
−	|maximum number of iterations for unrestricted model with missing data;
−	|-
−	|2000
−	|-
−	|MITERATIONS =
−	|-
−	|number of iterations for the EM algorithm;
−	|-
−	|500
−	|-
−	|MCITERATIONS =
−	|-
−	|number of iterations for the M step of the EM algorithm for categorical latent variables;
−	|-
−	|1
−	|-
−	|MUITERATIONS =
−	|-
−	|number of iterations for the M step of the EM algorithm for censored, categorical, and count outcomes;
−	|-
−	|1
−	|-
−	|RITERATIONS =
−	|-
−	|maximum number of iterations in the rotation algorithm for exploratory factor analysis;
−	|-
−	|10000
−	|-
−	|AITERATIONS =
−	|-
−	|maximum number of iterations in the
−	|-
−	|5000
−	|-
−	|
−	|-
−	|alignment optimization;
−	|-
−	|
−	|-
−	|CONVERGENCE =
−	|-
−	|convergence criterion for the Quasi-Newton algorithm for continuous outcomes;
−	|-
−	|depends on
−	|-
−	|analysis type
−	|-
−	|H1CONVERGENCE =
−	|-
−	|convergence criterion for unrestricted model with missing data;
−	|-
−	|.0001
−	|-
−	|LOGCRITERION =
−	|-
−	|likelihood convergence criterion for the EM algorithm;
−	|-
−	|depends on
−	|-
−	|analysis type
−	|-
−	|RLOGCRITERION =
−	|-
−	|relative likelihood convergence criterion for the EM algorithm;
−	|-
−	|depends on
−	|-
−	|analysis type
−	|-
−	|MCONVERGENCE =
−	|-
−	|convergence criterion for the EM algorithm;
−	|-
−	|depends on
−	|-
−	|analysis type
−	|-
−	|MCCONVERGENCE =
−	|-
−	|convergence criterion for the M step of the EM algorithm for categorical latent variables;
−	|-
−	|.000001
−	|-
−	|MUCONVERGENCE =
−	|-
−	|convergence criterion for the M step of the EM algorithm for censored, categorical, and count outcomes;
−	|-
−	|.000001
−	|-
−	|RCONVERGENCE =
−	|-
−	|convergence criterion for the rotation algorithm for exploratory factor analysis;
−	|-
−	|.00001
−	|-
−	|ACONVERGENCE =
−	|-
−	|convergence criterion for the derivatives of
−	|-
−	|the alignment optimization;.
−	|-
−	|.001
−	|-
−	|
−	|-
−	|MIXC =
−	|-
−	|ITERATIONS;
−	|-
−	|ITERATIONS
−	|-
−	|
−	|-
−	|CONVERGENCE;
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|M step iteration termination based on number of iterations or convergence for categorical latent variables;
−	|-
−	|
−	|-
−	|MIXU =
−	|-
−	|ITERATIONS;
−	|-
−	|ITERATIONS
−	|-
−	|
−	|-
−	|CONVERGENCE;
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|M step iteration termination based on number of iterations or convergence for censored, categorical, and count outcomes;
−	|-
−	|
−	|-
−	|LOGHIGH =
−	|-
−	|max value for logit thresholds;
−	|-
−	|+15
−	|-
−	|LOGLOW =
−	|-
−	|min value for logit thresholds;
−	|-
−	|- 15
−	|-
−	|UCELLSIZE =
−	|-
−	|minimum expected cell size;
−	|-
−	|.01
−	|-
−	|VARIANCE  =
−	|-
−	|minimum variance value;
−	|-
−	|.0001
−	|-
−	|SIMPLICITY =
−	|-
−	|SQRT;
−	|-
−	|SQRT
−	|-
−	|
−	|-
−	|FOURTHRT;
−	|-
−	|
−	|-
−	|TOLERANCE =
−	|-
−	|simplicity tolerance value;
−	|-
−	|.0001
−	|-
−	|METRIC=
−	|-
−	|REFGROUP;
−	|-
−	|REFGROUP
−	|-
−	|
−	|-
−	|PRODUCT;
−	|-
−	|
−	|-
−	|MATRIX =
−	|-
−	|COVARIANCE;
−	|-
−	|COVARIANCE
−	|-
−	|
−	|-
−	|CORRELATION;
−	|-
−	|
−	|-
−	|POINT =
−	|-
−	|MEDIAN;
−	|-
−	|MEAN;
−	|-
−	|MODE;
−	|-
−	|MEDIAN
−	|-
−	|CHAINS =
−	|-
−	|number of MCMC chains;
−	|-
−	|2
−	|-
−	|BSEED =
−	|-
−	|seed for MCMC random number generation;
−	|-
−	|0
−	|-
−	|STVALUES =
−	|-
−	|UNPERTURBED;
−	|-
−	|PERTURBED;
−	|-
−	|ML;
−	|-
−	|UNPERTURBED
−	|-
−	|MEDIATOR =
−	|-
−	|LATENT;
−	|-
−	|OBSERVED;
−	|-
−	|depends on
−	|-
−	|analysis type
−	|-
−	|ALGORITHM =
−	|-
−	|GIBBS;
−	|-
−	|GIBBS (PX1);
−	|-
−	|GIBBS (PX2);
−	|-
−	|GIBBS (PX3);
−	|-
−	|GIBBS (RW);
−	|-
−	|MH;
−	|-
−	|GIBBS (PX1)
−	|-
−	|BCONVERGENCE =
−	|-
−	|MCMC convergence criterion using Gelman-Rubin PSR;
−	|-
−	|.05
−	|-
−	|BITERATIONS =
−	|-
−	|maximum and minimum number of iterations for each MCMC chain when Gelman-Rubin PSR is used;
−	|-
−	|50000 0
−	|-
−	|FBITERATIONS =
−	|-
−	|fixed number of iterations for each MCMC chain when Gelman-Rubin PSR is not used;
−	|-
−	|
−	|-
−	|THIN =
−	|-
−	|k where every k-th MCMC iteration is saved;
−	|-
−	|1
−	|-
−	|
−	|-
−	|
−	|-
−	|MDITERATIONS =
−	|-
−	|maximum number of iterations used to compute the Bayes multivariate mode;
−	|-
−	|10000
−	|-
−	|KOLMOGOROV =
−	|-
−	|number of draws from the MCMC chains;
−	|-
−	|100
−	|-
−	|PRIOR =
−	|-
−	|number of draws from the prior distribution;
−	|-
−	|1000
−	|-
−	|INTERACTIVE =
−	|-
−	|file name;
−	|-
−	|
−	|-
−	|PROCESSORS =
−	|-
−	|# of processors  # of threads;
−	|-
−	|1 1
−	|}

---

2017年2月27日 (一) 15:05的最新版本

ANALYSIS命令语法

• HTML版请访问：http://www.statmodel.com/HTML_UG/chapter16V8.htm

ANALYSIS子命令

ANALYSIS命令有77条子命令。

• TYPE =

• ESTIMATOR =

• MODEL =

• ALIGNMENT =

• DISTRIBUTION =

• PARAMETERIZATION =

• LINK =

• ROTATION =

• ROWSTANDARDIZATION =

• PARALLEL =

• REPSE =

• BASEHAZARD =

• CHOLESKY =

• ALGORITHM =

• INTEGRATION =

• MCSEED =

• ADAPTIVE =

• INFORMATION =

• BOOTSTRAP =

• LRTBOOTSTRAP =

• STARTS =

• STITERATIONS =

• STCONVERGENCE =

• STSCALE =

• STSEED =

• OPTSEED =

• K-1STARTS =

• LRTSTARTS =

• RSTARTS =

• ASTARTS =

• H1STARTS =

• DIFFTEST =

• MULTIPLIER =

• COVERAGE =

• ADDFREQUENCY =

• ITERATIONS =

• SDITERATIONS =

• H1ITERATIONS =

• MITERATIONS =

• MCITERATIONS =

• MUITERATIONS =

• RITERATIONS =

• AITERATIONS =

• CONVERGENCE =

• H1CONVERGENCE =

• LOGCRITERION =

• RLOGCRITERION =

• MCONVERGENCE =

• MCCONVERGENCE =

• MUCONVERGENCE =

• RCONVERGENCE =

• ACONVERGENCE =

• MIXC =

• MIXU =

• LOGHIGH =

• LOGLOW =

• UCELLSIZE =

• VARIANCE =

• SIMPLICITY =

• TOLERANCE =

• METRIC=

• MATRIX =

• POINT =

• CHAINS =

• BSEED =

• STVALUES =

• MEDIATOR =

• ALGORITHM =

• BCONVERGENCE =

• BITERATIONS =

• FBITERATIONS =

• THIN =

• MDITERATIONS =

• KOLMOGOROV =

• PRIOR =

• INTERACTIVE =

• PROCESSORS =