LMS是latent moderated structural equations的缩写，长相就是上面那样。出自论文Preacher, K. J., Zhang, Z., & Zyphur, M. J. (2016). Multilevel structural equation models for assessing moderation within and across levels of analysis. Psychological methods, 21, 189-205. 图在第11页。这个模型我不确定会不会用，跟一个朋友交流说周边从没有人用过，只能安慰自己说是重新熟悉一下mplus语句，语句的出处是这篇论文在线的supplementary materials，preacher网站上可以找到。写下中文标注（在语句下方，用黑色）加深点印象+存档。

用single indicator来搞latent variable它的标准语句就是 x@1; x@a，所以在这个模型里需要把indicator “ses”的 loading fix 为1，然后根据ses的reliability来估算它的误差项（error term ）并且也进行标定，不标定model不identify。error term的公式是Var(ses)*(1 - rho)，reliability越高，相应的error term也越小[注1]。作者应该是进行了猜测，所以选ses@.01接近于0。

sesw*.436就是赋予它variance的初始值，根据Mplus Statistical Analysis With Latent Variables User Guide 6 （以下简称”用户手册“）p.594“y1*.5; is interpreted as freeing the variance/residual variance of y1 to be estimated with a starting value of 0.5.” 不过这个初始值好像完全是根据模型最后得出的结果（Table2 给出了各参数的估算值）来给的。

根据https://www.statmodel.com/language.html (以下简称“一览表”），这里"|" 就是用来标定随机效应变量names and defines random effect variables example: s | y1 ON x1; "b1"对应着图里的s1j

根据用户手册p.617这是在搞乘积项，XWITH and the | symbol to name and define an interaction

这个[ ]符号有点陌生，根据一览表指的是mean的估值（“[list of variables]; refers to means, intercepts, thresholds example: [f1, y1-y9]：）这些对应图上三角（代表常量项1）出来的箭头。另，个人理解：b1在between层面的mean应该就是在within层面的slope，在table 2里给的结果也是sesw-->mathw 1.607