LATENT GOLD正版软件注册码 诚信代理

科学软件网是一个以引进国外科研软件，提供*软件服务的营业网站，网站由北京天演融智软件有限公司创办，旨在为国内高校、科研院所和以研发为主的企业事业单位提供的科研软件及相关软件服务。截止目前，科学软件网已获得数百家****软件公司正式授权，代理销售科研软件达一千余种，软件涵盖领域包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时，还提供专业培训、课程（包含34款软件，66门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。传统的潜在类模型可用于处理分类变量中的测量和分类错误，并且可以容纳名义变量、序数变量、连续变量、计数变量或这些变量任意组合变量。协变量可以直接包含在模型中，也可以用于改进集群描述。LatentGOLD通过包括模型选择标准和基于概率的分类，改进了传统的ad-hoc类型的聚类分析方法。后验概率直接来源于模型参数估计并用于将案例分配给类。离散因子（DFactor）DFactor模型通常用于变量减少或定义一个有序的态度量表。它包含一个或多个DFactors，这些DFactors将共享一个共同变量源的变量组合在一起。每个DFactor要么是二分法的（默认选项），要么由三个或更多的有序级别（有序的潜在类）组成。选项包括:• 通过*直观的LG-Equations，提供较灵活的建模和参数限制• 与GUI集群、DFactor、回归、Step3、Markov和Choice 模块相比的其他模型• Monte Carlo仿真选项• 多重插补选项 • N倍验证和保留选项• 附加输出和保存选项• 使用保存参数的选项（例如，用于评分）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。Step3模块执行潜在类分析后，您可能希望调查类成员资格与外部变量之间的关系。一种流行的三步法是首先估计感兴趣的潜在类别模型（步骤1），然后使用他们的后验类别属性概率将个体分配给潜在类别（步骤2），然后调查*的类成员与外部变量之间的关联（第3步）。在步骤2中，在将个体分配给潜在类别时会引入分类错误。与外部变量关联的估计值需要针对分类错误进行修正，以防止向下偏差（Bolck，Croon和Hagenaars，2004）。Step3模块执行两个偏差调整程序（Vermunt，2010）。Step3模块可以与预测类成员关系的外部变量（协变量选项）一起使用，也可以与类成员关系预测的外部变量（依赖选项）一起使用。这两种类型的外部变量也分别称为伴随变量和远端结果。您还可以选择使用模态或比例分配规则将案例分配给潜在类，并获得用于评分新案例的精确方程式。OverviewLatent GOLD 5.0 is a powerful latent class and finite mixture program. Latent GOLD contains separate modules for estimating three different model structures: Latent Class Cluster models Discrete Factor (DFactor) models Latent Class Regression models科学软件网不仅提供软件产品，较有多项附加服务免费提供，让您售后**！

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