轨迹分析模型 潜分类增长模型通过对60名青少年4次脂肪发育数据的分析,介绍轨迹分析模型在流行病学研究中的应用.结果显示,正常脂肪组、偏高脂肪组、超高脂肪组具有不同的发展趋势.轨迹分析模型在拟合异质性追踪数据方面具有较好的优势.doi:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2014.07.024冯国双 于石成 胡跃华中国疾病预防控制中心...
轨迹分析模型的关键是确定恰当的亚组数目以及各亚组的形状,通常可根据以下几个指标来确定[3] :①贝叶斯信息标准(BIC),BIC值越接近0,表示模型拟合越好。②贝叶斯因子对数值,该值近似·基础理论与方法·轨迹分析模型在流行病学研究中的应用冯国双 于石成 胡跃华【导读】 通过对60名青少年4次脂肪发育数据的分析,介绍...