data='CITO.dat';

model:'1. 1-cluster'  cluster 1 /
  mmncfac=0  cfnde=10  mmnclass=1
  toler=1e-008  tolem=0.01  tolran=1e-005  bayes=1  bayess2=1  bayeslat=1
  bayespoi=1
  iterem=250  iternr=50  itersv=50
  iterboot=500
  nseed=0  nseedboot=0
  nrand=10
  usemiss=No
  sewald=yes
 outsect=0x1d17
;
indicator y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 y12 y13 y14 y15 y16 y17
 y18;
mlx  0 <- __intercept__;
groupid school;
attr y1 binomial ;
attr y2 binomial ;
attr y3 binomial ;
attr y4 binomial ;
attr y5 binomial ;
attr y6 binomial ;
attr y7 binomial ;
attr y8 binomial ;
attr y9 binomial ;
attr y10 binomial ;
attr y11 binomial ;
attr y12 binomial ;
attr y13 binomial ;
attr y14 binomial ;
attr y15 binomial ;
attr y16 binomial ;
attr y17 binomial ;
attr y18 binomial ;

end;
model:'2. 2-cluster'  cluster 2 /
  mmncfac=0  cfnde=10  mmnclass=1
  toler=1e-008  tolem=0.01  tolran=1e-005  bayes=1  bayess2=1  bayeslat=1
  bayespoi=1
  iterem=250  iternr=50  itersv=50
  iterboot=500
  nseed=1391828  nseedboot=0
  nrand=0
  usemiss=No
  sewald=yes
 outsect=0x1d17
;
indicator y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 y12 y13 y14 y15 y16 y17
 y18;
mlx  0 <- __intercept__;
groupid school;
attr y1 binomial ;
attr y2 binomial ;
attr y3 binomial ;
attr y4 binomial ;
attr y5 binomial ;
attr y6 binomial ;
attr y7 binomial ;
attr y8 binomial ;
attr y9 binomial ;
attr y10 binomial ;
attr y11 binomial ;
attr y12 binomial ;
attr y13 binomial ;
attr y14 binomial ;
attr y15 binomial ;
attr y16 binomial ;
attr y17 binomial ;
attr y18 binomial ;

end;
model:'3. 3-cluster'  cluster 3 /
  mmncfac=0  cfnde=10  mmnclass=1
  toler=1e-008  tolem=0.01  tolran=1e-005  bayes=1  bayess2=1  bayeslat=1
  bayespoi=1
  iterem=250  iternr=50  itersv=50
  iterboot=500
  nseed=1176888  nseedboot=0
  nrand=0
  usemiss=No
  sewald=yes
 outsect=0x1d17
;
indicator y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 y12 y13 y14 y15 y16 y17
 y18;
mlx  0 <- __intercept__;
groupid school;
attr y1 binomial ;
attr y2 binomial ;
attr y3 binomial ;
attr y4 binomial ;
attr y5 binomial ;
attr y6 binomial ;
attr y7 binomial ;
attr y8 binomial ;
attr y9 binomial ;
attr y10 binomial ;
attr y11 binomial ;
attr y12 binomial ;
attr y13 binomial ;
attr y14 binomial ;
attr y15 binomial ;
attr y16 binomial ;
attr y17 binomial ;
attr y18 binomial ;

end;
model:'4. 4-cluster'  cluster 4 /
  mmncfac=0  cfnde=10  mmnclass=1
  toler=1e-008  tolem=0.01  tolran=1e-005  bayes=1  bayess2=1  bayeslat=1
  bayespoi=1
  iterem=250  iternr=50  itersv=50
  iterboot=500
  nseed=2062975  nseedboot=0
  nrand=0
  usemiss=No
  sewald=yes
 outsect=0x1d17
;
indicator y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 y12 y13 y14 y15 y16 y17
 y18;
mlx  0 <- __intercept__;
groupid school;
attr y1 binomial ;
attr y2 binomial ;
attr y3 binomial ;
attr y4 binomial ;
attr y5 binomial ;
attr y6 binomial ;
attr y7 binomial ;
attr y8 binomial ;
attr y9 binomial ;
attr y10 binomial ;
attr y11 binomial ;
attr y12 binomial ;
attr y13 binomial ;
attr y14 binomial ;
attr y15 binomial ;
attr y16 binomial ;
attr y17 binomial ;
attr y18 binomial ;

end;
model:'5. 3 cluster with covariates'  cluster 3 /
  mmncfac=0  cfnde=10  mmnclass=1
  toler=1e-008  tolem=0.01  tolran=1e-005  bayes=1  bayess2=1  bayeslat=1
  bayespoi=1
  iterem=250  iternr=50  itersv=50
  iterboot=500
  nseed=1442094  nseedboot=0
  nrand=0
  usemiss=No
  sewald=yes
 outsect=0x1d17
;
indicator y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 y12 y13 y14 y15 y16 y17
 y18;
covariate cito isi ses gender;
mlx  0 <- __intercept__;
groupid school;
attr y1 binomial ;
attr y2 binomial ;
attr y3 binomial ;
attr y4 binomial ;
attr y5 binomial ;
attr y6 binomial ;
attr y7 binomial ;
attr y8 binomial ;
attr y9 binomial ;
attr y10 binomial ;
attr y11 binomial ;
attr y12 binomial ;
attr y13 binomial ;
attr y14 binomial ;
attr y15 binomial ;
attr y16 binomial ;
attr y17 binomial ;
attr y18 binomial ;
attr cito ordinal ;
attr isi ordinal ;
attr ses ordinal ;
attr gender ordinal ;

end;
model:'6. 3 cluster with parametric random intercept using a GCFactor'  cluster 3 /
  mmncfac=1  cfnde=10  mmnclass=1
  toler=1e-008  tolem=0.01  tolran=1e-005  bayes=1  bayess2=1  bayeslat=1
  bayespoi=1
  iterem=250  iternr=50  itersv=50
  iterboot=500
  nseed=1810370  nseedboot=0
  nrand=0
  usemiss=No
  sewald=yes
 outsect=0x1d17
;
indicator y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 y12 y13 y14 y15 y16 y17
 y18;
gcfactor 1 <-;
mlx  0 <- __intercept__;
mlx  1 <- __intercept__;
groupid school;
attr y1 binomial ;
attr y2 binomial ;
attr y3 binomial ;
attr y4 binomial ;
attr y5 binomial ;
attr y6 binomial ;
attr y7 binomial ;
attr y8 binomial ;
attr y9 binomial ;
attr y10 binomial ;
attr y11 binomial ;
attr y12 binomial ;
attr y13 binomial ;
attr y14 binomial ;
attr y15 binomial ;
attr y16 binomial ;
attr y17 binomial ;
attr y18 binomial ;

end;
model:'7. 3-cluster with nonparametric random intercept using 2 GClasses'  cluster 3 /
  mmncfac=0  cfnde=10  mmnclass=2
  toler=1e-008  tolem=0.01  tolran=1e-005  bayes=1  bayess2=1  bayeslat=1
  bayespoi=1
  iterem=250  iternr=50  itersv=50
  iterboot=500
  nseed=2307476  nseedboot=0
  nrand=0
  usemiss=No
  sewald=yes
 outsect=0x1d17
;
indicator y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 y12 y13 y14 y15 y16 y17
 y18;
mlx  0 <- __intercept__;
groupid school;
attr y1 binomial ;
attr y2 binomial ;
attr y3 binomial ;
attr y4 binomial ;
attr y5 binomial ;
attr y6 binomial ;
attr y7 binomial ;
attr y8 binomial ;
attr y9 binomial ;
attr y10 binomial ;
attr y11 binomial ;
attr y12 binomial ;
attr y13 binomial ;
attr y14 binomial ;
attr y15 binomial ;
attr y16 binomial ;
attr y17 binomial ;
attr y18 binomial ;

end;
model:'8. as model 7, but with 3 GClasses'  cluster 3 /
  mmncfac=0  cfnde=10  mmnclass=3
  toler=1e-008  tolem=0.01  tolran=1e-005  bayes=1  bayess2=1  bayeslat=1
  bayespoi=1
  iterem=250  iternr=50  itersv=50
  iterboot=500
  nseed=1740599  nseedboot=0
  nrand=0
  usemiss=No
  sewald=yes
 outsect=0x1d17
;
indicator y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 y12 y13 y14 y15 y16 y17
 y18;
mlx  0 <- __intercept__;
groupid school;
attr y1 binomial ;
attr y2 binomial ;
attr y3 binomial ;
attr y4 binomial ;
attr y5 binomial ;
attr y6 binomial ;
attr y7 binomial ;
attr y8 binomial ;
attr y9 binomial ;
attr y10 binomial ;
attr y11 binomial ;
attr y12 binomial ;
attr y13 binomial ;
attr y14 binomial ;
attr y15 binomial ;
attr y16 binomial ;
attr y17 binomial ;
attr y18 binomial ;

end;
model:'9. as model 8, but with 4 GClasses'  cluster 3 /
  mmncfac=0  cfnde=10  mmnclass=4
  toler=1e-008  tolem=0.01  tolran=1e-005  bayes=1  bayess2=1  bayeslat=1
  bayespoi=1
  iterem=250  iternr=50  itersv=50
  iterboot=500
  nseed=306216  nseedboot=0
  nrand=0
  usemiss=No
  sewald=yes
 outsect=0x1d17
;
indicator y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 y12 y13 y14 y15 y16 y17
 y18;
mlx  0 <- __intercept__;
groupid school;
attr y1 binomial ;
attr y2 binomial ;
attr y3 binomial ;
attr y4 binomial ;
attr y5 binomial ;
attr y6 binomial ;
attr y7 binomial ;
attr y8 binomial ;
attr y9 binomial ;
attr y10 binomial ;
attr y11 binomial ;
attr y12 binomial ;
attr y13 binomial ;
attr y14 binomial ;
attr y15 binomial ;
attr y16 binomial ;
attr y17 binomial ;
attr y18 binomial ;

end;
model:'10. Model 6 + covariates'  cluster 3 /
  mmncfac=1  cfnde=10  mmnclass=1
  toler=1e-008  tolem=0.01  tolran=1e-005  bayes=1  bayess2=1  bayeslat=1
  bayespoi=1
  iterem=250  iternr=50  itersv=50
  iterboot=500
  nseed=3813  nseedboot=0
  nrand=0
  usemiss=No
  sewald=yes
 outsect=0x1d17
;
indicator y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 y12 y13 y14 y15 y16 y17
 y18;
covariate cito isi ses gender;
gcfactor 1 <-;
mlx  0 <- __intercept__;
mlx  1 <- __intercept__;
groupid school;
attr y1 binomial ;
attr y2 binomial ;
attr y3 binomial ;
attr y4 binomial ;
attr y5 binomial ;
attr y6 binomial ;
attr y7 binomial ;
attr y8 binomial ;
attr y9 binomial ;
attr y10 binomial ;
attr y11 binomial ;
attr y12 binomial ;
attr y13 binomial ;
attr y14 binomial ;
attr y15 binomial ;
attr y16 binomial ;
attr y17 binomial ;
attr y18 binomial ;
attr cito ordinal ;
attr isi ordinal ;
attr ses ordinal ;
attr gender ordinal ;

end;

model:'11. Model 8 + covariates'  cluster 3 /
  mmncfac=0  cfnde=10  mmnclass=3
  toler=1e-008  tolem=0.01  tolran=1e-005  bayes=1  bayess2=1  bayeslat=1
  bayespoi=1
  iterem=250  iternr=50  itersv=50
  iterboot=500
  nseed=23370  nseedboot=0
  nrand=0
  usemiss=No
  sewald=yes
 outsect=0x1d17
;
indicator y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 y12 y13 y14 y15 y16 y17
 y18;
covariate cito isi ses gender;
gclass ;
mlx  0 <- __intercept__;
groupid school;
attr y1 binomial ;
attr y2 binomial ;
attr y3 binomial ;
attr y4 binomial ;
attr y5 binomial ;
attr y6 binomial ;
attr y7 binomial ;
attr y8 binomial ;
attr y9 binomial ;
attr y10 binomial ;
attr y11 binomial ;
attr y12 binomial ;
attr y13 binomial ;
attr y14 binomial ;
attr y15 binomial ;
attr y16 binomial ;
attr y17 binomial ;
attr y18 binomial ;
attr cito ordinal ;
attr isi ordinal ;
attr ses ordinal ;
attr gender ordinal ;

end;

model:'12. As Model 11, but with CITO as group-level covariate'  cluster 3 /
  mmncfac=0  cfnde=10  mmnclass=3
  toler=1e-008  tolem=0.01  tolran=1e-005  bayes=1  bayess2=1  bayeslat=1
  bayespoi=1
  iterem=250  iternr=50  itersv=50
  iterboot=500
  nseed=23370  nseedboot=0
  nrand=0
  usemiss=No
  sewald=yes
 outsect=0x1d17
;
indicator y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 y12 y13 y14 y15 y16 y17
 y18;
covariate cito isi ses gender;
groupcov cito;
factor 1 <- y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 y12 y13 y14 y15 y16
   y17 y18 isi ses gender;
gclass  cito;
mlx  0 <- __intercept__;
groupid school;
attr y1 binomial ;
attr y2 binomial ;
attr y3 binomial ;
attr y4 binomial ;
attr y5 binomial ;
attr y6 binomial ;
attr y7 binomial ;
attr y8 binomial ;
attr y9 binomial ;
attr y10 binomial ;
attr y11 binomial ;
attr y12 binomial ;
attr y13 binomial ;
attr y14 binomial ;
attr y15 binomial ;
attr y16 binomial ;
attr y17 binomial ;
attr y18 binomial ;
attr cito ordinal ;
attr isi ordinal ;
attr ses ordinal ;
attr gender ordinal ;

end;