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使用模拟研究,我们用默认信息前缀调查二步建模性能、因子评分回归、最大似然估计和贝叶斯估计使用小样本后,所有常客方法都显示分解信号(非相容性、负差、极端参数估计),贝叶斯条件和默认前缀(模式切换行为)一模一样提高样本规模非选项时,我们建议使用贝叶斯估计信息前缀然而,结果应谨慎解读,因为前位对后台带较小样本影响很大。研究者宁可不包含先前信息时,建议分两步建模或分数回归,因为这些回归导致高归并率无负差,跨复制和最小参数估计结果比小样本最大似然估计结果稳定
