where S is the empirical covariance

where S is the empirical covariance matrix, the last two terms canbe omitted and a“quick”necessary condition for identification is d. Maximization of (8) is performed numerically in many commonly available software programs like AMOS, LISREL, Mplus etc. There are many situations where using this covariance based approach will encounter serious difficulties“for many complicated situations: for example, when deriving the covariance structure is difficult, or the data structures are complex”(Lee&Song, 2012, p. 15). Our goal here is to elaborate on the Bayesian estimation of SEM, illustrating its advantages and its reliability in small samples. We also present several complicated data generating processes or models where the Bayesian approach presents some unique advantages.

結果 (繁體中文) 1:

其中，S是經驗性的協方差矩陣，最後兩個術語可以
被省略，並且用於識別的“快速”必要條件是d。
在像AMOS，線性結構，Mplus等許多常用的軟件程序進行數值（8）最大化
有些情況下使用該協方差為基礎的方法會遇到嚴重的困難“對於很多複雜的情況多的情況：例如，推導協方差結構時，是困難的，或數據結構是複雜的“（李，宋，2012年，第15頁）。

我們的目標是闡述SEM的貝葉斯估計，用來說明其優勢和小樣本的可靠性。

我們還存在許多複雜數據生成過程或模型，其中貝葉斯方法提出了一些獨特的優勢。

結果 (繁體中文) 2:

其中 S 是經驗共變數矩陣，最後兩個術語可以
省略，識別的"快速"必要條件為 d。
在許多常見的軟體程式中（如 AMOS、LISREL、Mplus 等）中，以數位方式執行 （8） 的最大化。
在許多複雜情況下，使用這種基於共變數的方法會遇到嚴重的困難：例如，當派生共變數結構困難，或者資料結構複雜時"（Lee_Song， 2012， p.15).

我們的目標是詳細闡述貝葉斯對SEM的估計，說明它在小樣本中的優勢和可靠性。

我們還介紹了幾個複雜的資料生成過程或模型，其中貝葉斯方法提供了一些獨特的優勢。

結果 (繁體中文) 3:

其中S是經驗協方差矩陣，最後兩項可以
省略，並且識別的“快速”必要條件是d。
（8）的最大化在許多常用的軟件程式（如AMOS、LISREL、Mplus等）中以數位管道執行。
在許多情况下，使用這種基於協方差的方法會遇到嚴重的困難“對於許多複雜的情况：例如，當匯出協方差結構是困難的，或者資料結構是複雜的”（Lee&Song，2012，第15頁）。
我們的目標是闡述掃描電鏡的貝葉斯估計，說明其優點和在小樣本中的可靠性。
我們還提出了幾種複雜的數據生成過程或模型，其中貝葉斯方法具有一些獨特的優勢。