lslx：基于惩罚的半证实结构方程建模似然或最小二乘法

通过惩罚似然（PL）或惩罚最小二乘（PLS）拟合半验证结构方程模型（SEM）。详情请参见Huang（2020）<doi:10.18637/jss.v093.i07>.

版本：	0.6.11
取决于：	R（≥3.5.0）
进口：	统计数据，卢比,R6级,ggplot2
链接到：	卢比,RcppEigen基因
建议：	针织物,rmarkdown公司,熔岩
出版：	2022-12-02
内政部：	10.32614/CRAN.包装.lslx
作者：	黄波仙[cre，aut]，胡文欣[aut]
维护人员：	黄波希恩（Po-Hsien Huang）<psyphh at gmail.com>
错误报告：	https://github.com/psyphh/lslx/issues
许可证：	GPL-3公司
网址：	https://github.com/psyphh/lslx/wiki
需要编译：	对
引用：	lslx引文信息
在视图中：	心理测量学
CRAN检查：	lslx结果

文档：

参考手册：	lslx.pdf格式
守夜人：	半验证因子分析 缺少数据的因素分析 多组因子分析 拉索惩罚回归分析 半证实结构方程建模

下载内容：

包源：	lslx _0.6.11.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：lslx_0.6.11.邮编，r版本：lslx_0.6.11.zip文件，r-oldrel：lslx_0.6.11.zip文件
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：lslx_0.6.11.tgz号，r-oldrel（arm64）：lslx_0.6.11.tgz号，r-release（x86_64）：lslx_0.6.11.tgz号，r-oldrel（x86_64）：lslx_0.6.11.tgz号
旧来源：	lslx存档

链接：

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