LATENT GOLD软件学习班 诚信代理

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CFactors can be used to specify continuous latent variable models, such as factor analysis, item response theory models, latent trait models, and regression models with continuous random effects. The CFactors can be included in any LC Cluster, DFactor or LC regression model.

通过这种方式，Latent GOLD的因子模块与传统因子分析相比具有以下几个优势：
• 解决方案可立即解释，不需要流转
• 假设因子是有序的而不是连续的
• 估算因子得分*额外假设
• 观察到的变量可以是标称、序数、连续或计数或这些变量的任意组合
LC回归与增长
在同质的群体中，回归模型用于预测因变量作为预测变量的函数。
Latent GOLD可以通过包含分类潜在变量来估计异质群体中的回归模型。该潜在变异体的每个类别代表具有相同回归系数的同质亚群体（片段）。
可以使用信息性诊断统计信息来查看是否需要多个模型。
每个案例可能包含多个记录（重复测量的回归）以估计LC增长或Event History模型。
根据因变量尺度类型估计合适的模型: 
• 连续 - 线性回归（具有正态分布的残差）
• 二分法（为名称、序数或二项式计数） - 二元逻辑回归
• 名义上的（**过2个级别） - 多项逻辑回归
• 序数（**过2个有序等级） - 相邻类别序数逻辑回归
• 计数：对数线性泊松回归
• 二项式计数：二项逻辑回归模型
除了使用预测因子来估计每个类的回归模型之外，还可以协变量来细化类描述，并将案例分类为适当的潜在类。

Each case may contain multiple records (regression with repeated measurements) to estimate a LC Growth or Event History model.

Latent GOLD® improves over traditional ad-hoc types of cluster analysis methods by including model selection criteria and probability-based classification. Posterior membership probabilities are estimated directly from the model parameters and used to assign cases to the classes.
，专注，专心是科学软件网的服务宗旨，开发的软件、传递*的技术、提供贴心的服务是我们用实际行动践行的**目标，我们会为此目标而不懈努力。

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