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联合/离散选择数据的响应由每个选择任务(选择集)中的一个选择组成。
Cases within the same latent class are homogeneous on certain criteria (variables), while cases in different latent classes are dissimilar from each other in certain important ways.
协变量也可以包括在模型中，用于改进片段的描述/预测。
顺序logit模型用于从选择集中选择两个或更多选项的情况。这包括和*二选择，和后选择（好 - 差），或其他部分排名以及所有备选方案的完整排名。
相邻类别序数logit模型用于响应数据由评级而非选择组成的情况。
Ranking（Inc. MaxDiff）
顺序逻辑模型用于从选项集中选择两个或多个选项的情况。这包括和*二选择，和后选择（好差），或其他部分排名以及所有备选方案的完整排名。
The traditional latent class model can be used to handle measurement and classification errors in categorical variables, and can accomodate avriables that are nominal, ordinal, continuous, counts, or any combination of these. Covariates can be included directly in the model as well for improved cluster description.
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