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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”。


A recent study evaluating RRM applications in
various domains showed that latent class approaches, where the decision rule
(RUM or RRM) differs per class, lead to substantial improvements in model
fit compared to models assuming the same decision rule (usually RUM) for
every class (Chorus,  Cranenburgh, and Dekker, 2014).

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。


您还可以选择使用模态或比例分配规则将案例分配给潜在类，并获得用于评分新案例的方程式。
 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。

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