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适用平台Windows
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A Regression model is used to predict a dependent variable as a function of predictor variables in a homogeneous population.
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。
In step 2, classification errors are introduced when assigning individuals to latent classes. The estimates of the association with the external variables need to be corrected for classification errors to prevent a downward bias (Bolck, Croon, and Hagenaars, 2004). The Step3 module implements two bias adjustments procedures (Vermunt, 2010).
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).
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