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许可形式单机版
原产地美国
介质下载
适用平台Windows
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Latent GOLD® implements the more general mixture Latent Markov model where different latent classes are allowed to have different transition probabilities.
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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。
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。
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including scale classes (sClasses) in addition to latent segments (Classes) in choice models, and
including separate scale factors for best and worst choices with BestWorst data (using the predictor
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Solutions are immediately interpretable and don’t require rotation
The factors are assumed to be ordinal and not continuous
No additional assumptions are required to estimate factor scores
The observed variables can be nominal, ordinal, continuous, or counts, or any combination of these
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