我们可以看到所有的 2-class 模型都收敛于同一个估计点。 这个例子说明了定义“潜在类的最佳数量”的复杂性。事实上,根据推荐的 BIC,应该保留 2 类模型(因为它提供了最低值)。但是 AIC 和 Size 调整 BIC(涉及较小的惩罚)都支持 3-class 模型。熵也有利于 3 类模型,因为它具有更好的判别能力(熵接近 1)。
我们可以看到所有的 2-class 模型都收敛于同一个估计点。 这个例子说明了定义“潜在类的最佳数量”的复杂性。事实上,根据推荐的 BIC,应该保留 2 类模型(因为它提供了最低值)。但是 AIC 和 Size 调整 BIC(涉及较小的惩罚)都支持 3-class 模型。熵也有利于 3 类模型,因为它具有更好的判别能力(熵接近 1)。
我们可以看到所有的 2-class 模型都收敛于同一个估计点。 这个例子说明了定义“潜在类的最佳数量”的复杂性。事实上,根据推荐的 BIC,应该保留 2 类模型(因为它提供了最低值)。但是 AIC 和 Size 调整 BIC(涉及较小的惩罚)都支持 3-class 模型。熵也有利于 3 类模型,因为它具有更好的判别能力(熵接近 1)。
我们可以看到所有的 2-class 模型都收敛于同一个估计点。 这个例子说明了定义“潜在类的最佳数量”的复杂性。事实上,根据推荐的 BIC,应该保留 2 类模型(因为它提供了最低值)。但是 AIC 和 Size 调整 BIC(涉及较小的惩罚)都支持 3-class 模型。熵也有利于 3 类模型,因为它具有更好的判别能力(熵接近 1)。
2-class 线性混合模型的描述 模型概要 summary(m2d) 模型的预测 只要模型中指定的所有协变量都包含在数据框中,就可以为数据框中包含的任何数据计算特定于类的预测。在接下来的几行中,通过生成年龄值介于 65 和 95 之间的向量并将 CEP定义为 1 或 0,来创建这样的数据框 。计算和绘制 预测 。
拓端tecdat|R语言潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年 原文链接: http://tecdat.cn/?p=24647 原文出处:拓端数据部落公众号 背景和定义 线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的,并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述。相比之下,潜在类别混合模型在于假设人口是异质的,...
Latent Class Model for Two Exchangeable Raters and One ItemAlexander Robitzsch
Latent Class Model
后验分类表:分类在 class 1 (resp. class 2) 中的对象属于该类的平均概率为 0.8054 (resp. 0.8730)。这显示了类别的良好区分。 高于阈值的分类的比例:这里 90.18%(分别为 61.29%)的第 1 类(分别为 2)的后验概率大于 70%。 本文摘选《R语言潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴...
这显示了类别的良好区分。 高于阈值的分类的比例:这里 90.18%(分别为 61.29%)的第 1 类(分别为 2)的后验概率大于 70%。 本文摘选《R语言潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据》