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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。
Step3模块
执行潜在类分析后，您可能希望调查类成员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。
Latent GOLD Basic 
Step3 Module. (See Tutorials) After developing a segmentation model (Step 1), and classifying cases (Step 2), you can now use the latent class segments in followup analyses with the new Step3 module. 
Get exact equation for scoring new cases 
Properly adjust for misclassification error 
Predict classes from exogenous variables 
Predict exogenous variables from classes

根据因变量尺度类型估计适当的模型:连续-线性回归(具有正态分布残差)二分类(*为名义、序数或二项计数)-二元逻辑回归名义(**过2个水平)-多项逻辑回归序数(**过2个有序水平)-邻接类别序数逻辑回归计数:对数-线性泊松回归二项计数:二项逻辑回归模型

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。


This advanced option is used to specify a multilevel extension to an LC Cluster
, DFactor or LC Regression model which allows for explanation of the heterogeneity not only at the case level, but also at the group level.
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