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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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通过这种方式,Latent GOLD的因子模块与传统因子分析相比具有以下几个优势:
• 解决方案可立即解释,不需要流转
• 假设因子是有序的而不是连续的
• 估算因子得分*额外假设
• 观察到的变量可以是标称、序数、连续或计数或这些变量的任意组合
LC回归与增长
在同质的群体中,回归模型用于预测因变量作为预测变量的函数。
Latent GOLD可以通过包含分类潜在变量来估计异质群体中的回归模型。该潜在变异体的每个类别代表具有相同回归系数的同质亚群体(片段)。
可以使用信息性诊断统计信息来查看是否需要多个模型。
每个案例可能包含多个记录(重复测量的回归)以估计LC增长或Event History模型。
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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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The Survey option takes the sampling design and the sampling weights into account when computing standard errors and related statistics associated with the parameter estimates, and estimates the ‘design effect'.
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Latent class (LC) choice models analyze these data in a way that accounts for heterogeneity by allowing different population segments (latent classes) to express different preferences in making their choices.
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