LATENT GOLD软件云盘

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Chorus (2010, 2012) proposed a class of choice models based on Random Re-
gret Minimization (RRM) as an alternative to Random Utility Maximization
(RUM).

Two important applications of Scale Adjusted Latent Class (SALC) models are:

In addition to using predictors to estimate a regression model for each class, covariates can be specified to refine class descriptions and improve classification of cases into the appropriate latent classes.

Latent Markov/过渡模块 
Latent Markov模型是标准潜在类模型的一种流行纵向数据变体;它实际上是一种潜在类集群模型，允许个体在不同的测量场合之间切换集群。
群集现在称为潜在状态。Latent Markov模型也称为潜在转换模型。
Latent GOLD实现了更通用的混合潜在Latent Markov模型，其中允许不同的潜在类具有不同的转移概率。
连续潜在变量(CFactors)
CFactors可用于连续潜在变量模型，例如因子分析、项目响应理论模型、潜在特征模型和具有连续随机效应的回归模型。CFactors可以包含在任何LC 集群，DFactor或LC回归模型中。
如果包含，则有关CFactor效果相关的其他信息将显示在参数输出中，以及标准分类、ProbMeans和分类统计输出中的CFactor分数中。
多层次模型
此选项用于LC集群，DFactor或LC回归模型的多级扩展，该模型不仅可以在案例级别解释异质性，而且可以在组级别上解释异质性。
也可以通过组级潜在类（GClasses）和/或组级CFactors（GCFactors）来说明组级变化。此外，当2个或更多GClasses时，可以在模型中包括组级协变量（GCovariates）以改进描述/预测。
多级选项还可用于参数或非参数随机效应回归模型，或同时开发组级和单个级段。
复杂样本数据的调查选项
两个重要的调查抽样设计是分层抽样——分层内抽样案例，以及两阶段集群抽样—— 初级抽样单位（PSU）内的抽样和随后对所选PSU内的案例抽样。此外，可能存在采样权重。
在计算与参数估计相关的标准误差和相关统计数据时，调查选项考虑了抽样设计和抽样权重，并估计“设计效果”。
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