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After performing a latent class analysis, you might wish to investigate the relationship between class membership and external variables. A popular three-step approach is to first estimate the latent class model of interest (step 1), then assign individuals to latent classes using their posterior class membership probabilities (step 2), and subsequently investigate the association between the assigned class memberships and external variables (step 3).

Choice add-on
包含以下功能的GUI：
选项
联合/离散选择数据的响应包括来自每个选择任务的单个选择（选择集）。
潜在类（LC）通过允许不同的群体片段（潜在类别）在做出选择时表达不同的偏好来选择模型，以解释异质性的方式分析这些数据。
对于选择模型，使用扩展多项logit模型（MNL）来估计作为选择属性和个体特征（预测变量）的函数进行特定选择的概率。
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。
Ratings-based Conjoint
相邻类别序数逻辑模型用于响应数据包含评级而不是选择。
分配模型
复制权重可用于处理答复者在各种选择方案中分配多个（购买、点数）的设计。

Each case may contain multiple records (regression with repeated measurements) to estimate a LC Growth or Event History model.

Latent GOLD® improves over traditional ad-hoc types of cluster analysis methods by including model selection criteria and probability-based classification. Posterior membership probabilities are estimated directly from the model parameters and used to assign cases to the classes.
2020年，北京天演融智软件有限公司申请高等教育司产学合作协同育人项目，“大数据”和“机器学习”师资培训项目，以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。我们将会跟更多的高校合作，产学融合协同育人。
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