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许可形式单机版
原产地美国
介质下载
适用平台Windows
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Replication weights may be used to handle designs where respondents
allocate a number of votes (purchases, points) among the various choice alternatives.
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。
Choice插件允许通过指向和单击界面估计离散的选择模型。当同时获得Choice和/语法附加组件时，可以估计选择模型，语法也可以用于进一步定制离散选择模型。
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
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