As we discussed before, Bayesian in

As we discussed before, Bayesian inference in SEM requires, first, deriving the conditional posteriors, and then setting up the MCMC procedure (as explained in 3.1.2) to simulate from the conditional posteriors and obtain statistical inferences. This can be still highly challenging for the applied researcher and requires some heavy computer coding. Fortunately, now certain SEM software packages provide Bayesian inference in SEM. However, these can be highly inflexible in terms of adjusting the prior distribution of the SEM parameters, or in terms of estimating more advanced version of SEMs. We encourage tourism researchers to use the Winbugs software, which is very useful for a wide range of statistical models including SEM. The advantage of the Winbugs software is that it helps the researcher“really concentrate on building and refining an appropriate model without having to invest large amounts of time in coding up the MCMC analysis and the associated processing of the results (Griffin&Steel, 2007, p.164). The algorithm in Winbugs has been mainly developed using MCMC, and the software necessitates only coding the model and the prior so it requires a much smaller investment on part of the user.

結果 (繁體中文) 1:

正如我們前面所討論的，在SEM貝葉斯推斷需要，首先，導出所述條件後驗，然後建立MCMC過程（如在3.1.2解釋）從條件後驗模擬並獲得統計推論。

這可以為應用研究員仍然極具挑戰性，需要一些沉重的計算機編碼。
幸運的是，現在某些SEM軟件包提供SEM貝葉斯推理。
然而，這些可以是高度不靈活在調整SEM參數的先驗分佈方面，或者在估計的SEM的更先進版本的條款。
我們鼓勵旅遊業研究人員使用WinBUGS軟件的軟件，這是一個廣泛的統計模型，包括SEM的非常有用的。

在WinBUGS軟件軟件的優點是，它有助於研究者“真正集中建設，也不必投入大量的時間在編碼了MCMC分析，分析結果（格里芬鋼鐵，2007，p的相關處理提煉一個合適的模型。 164）。

在WinBUGS軟件的算法已被開發主要採用MCMC，軟件就必須唯一編碼模式和之前的所以需要對一部分用戶一個更小的投資。

結果 (繁體中文) 2:

正如我們前面討論過的，SEM 中的貝葉斯推理首先需要派生條件後推，然後設置 MCMC 過程（如 3.1.2 中所述），以便從條件後推中類比並獲得統計推理。

對於應用型研究人員來說，這仍然極具挑戰性，需要一些繁重的電腦編碼。
幸運的是，現在某些 SEM 套裝軟體在 SEM 中提供了貝葉斯推理。
但是，在調整 SEM 參數的先前分佈或估計更高級的 SE 版本方面，這些參數可能非常不靈活。
我們鼓勵旅遊研究人員使用 Winbugs 軟體，該軟體對於包括 SEM 在內的各種統計模型非常有用。

Winbugs軟體的優點是，它説明研究人員"真正專注于構建和優化適當的模型，而不必投入大量時間來編碼MCMC分析和結果的相關處理（格裡芬*斯蒂爾，2007年，第164頁）。

Winbugs 中的演算法主要使用 MCMC 開發，軟體只需要對模型和之前進行編碼，因此需要使用者所需的投資要少得多。

結果 (繁體中文) 3:

如前所述，SEM中的Bayesian推理要求首先匯出條件後驗，然後建立MCMC過程（如3.1.2所述）從條件後驗進行類比並獲得統計推斷。
這對應用研究人員來說仍然是一個巨大的挑戰，需要一些繁重的電腦編碼。
幸運的是，現在某些掃描電鏡套裝軟體在掃描電鏡中提供了貝葉斯推斷。
然而，在調整SEM參數的先驗分佈或估計更高級版本的SEMs方面，這些方法可能非常不靈活。
我們鼓勵旅遊研究人員使用Winbugs軟件，這對包括掃描電鏡在內的各種統計模型都非常有用。
Winbugs軟件的優勢在於，它可以幫助研究人員“真正專注於構建和優化適當的模型，而不必花費大量時間對MCMC分析和結果的相關處理進行編碼”（Griffin&Steel，2007，p.164）。
Winbugs中的算灋主要是用MCMC開發的，軟件只需要對模型和先驗進行編碼，囙此對用戶的投資要少得多。