LATENT GOLD实用教程 本地化服务

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 Choice + Adv/Syntax
GUI和语法包括：
尺度调整潜在类（SALC）模型
在选择模型中包含比例因子的功能，这可能会在预测值和/或潜在类别中之间变化。
Scale Latent Class（SALC）模型的两个重要应用是：
• 除了选择模型中的潜在段（Classes）之外，还包括缩放类（Classes）
• 使用BestWorst数据（使用预测变量选项）包括佳和差选择的单比例因子。


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。


Choice add-on允许通过点击式界面评估离散选择模型。当同时获得Choice和Advanced / Syntax附加组件时，可以估计各种选择模型，还可以使用Syntax进一步定制离散选择模型。
产品组合
 Latent GOLD Basic
 Latent GOLD Basic + Adv/Syntax
 Latent GOLD Basic + Choice
 Latent GOLD Basic + Choice + Adv/Syntax


The clusters are now called latent states. The Latent Markov model is also referred to as the Latent Transition model.
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