LATENT GOLD软件百科 放心购买

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如果包含，与CFactor效应有关的附加信息将出现在参数输出中，与标准分类、ProbMeans和分类统计输出中的CFactor分数有关。

这些簇现在被称为潜伏态。潜在马尔科夫模型也被称为潜在转移模型。Latent GOLD®实现了更通用的混合潜伏马尔可夫模型，其中允许不同的潜在类别具有不同的转换概率。

Latent GOLD Basic
包含以下功能的GUI：
LC 集群
LatentGOLD的集群模块提供基于潜在类模型的新集群分析。潜在类是不可观测的（潜在的）子群或段。同一潜在类中的案例在某些标准（变量）上是一致的，而不同潜在类中的案例在某些重要方面是不同的。
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。
Capabilities 
Known Class Indicator 
This feature allows more control over the segment definitions by pre-assigning selected cases (not) to be in a particular class or classes. 
Conditional Bootstrap p-value 
Model difference bootstrap can be used to formally assess the significance in improvement associated with adding additional classes, additional DFactors and/or an additional DFactor levels to the model, or to relax any other model restriction. 
Overdispersed (Count and Binomial Count in Regression) 
Overdispersion is a common phenomenon in count data. It means that, as a result of unobserved heterogeneity, the variance of the count variable is larger than estimated by the Poisson (binomial) model.

Latent GOLD 潜在类和有限混合软件
Latent GOLD是一个功能强大的潜在类和有限混合程序，具有友好的点击式界面（GUI）。有两个附加选项可用于扩展基本版本的程序。 
Advanced / Syntax add-on通过使用包括直观的LG-equations的Syntax命令语言，为用户提供更多控制。此附加组件还包含更的GUI建模功能，如Latent（Hidden）Markov和Multilevel模型。
Choice add-on允许通过点击式界面评估离散选择模型。当同时获得Choice和Advanced / Syntax附加组件时，可以估计各种选择模型，还可以使用Syntax进一步定制离散选择模型。
产品组合
 Latent GOLD Basic
 Latent GOLD Basic + Adv/Syntax
 Latent GOLD Basic + Choice
 Latent GOLD Basic + Choice + Adv/Syntax
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