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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。
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.
The adjacent-category ordinal logit model is used for situations where the response data consists of ratings as opposed to choices.
In this way, Latent GOLD®’s factor module has several advantages over traditional factor analysis:
，专注，专心是科学软件网的服务宗旨，开发的软件、传递*的技术、提供贴心的服务是我们用实际行动践行的**目标，我们会为此目标而不懈努力。
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