这种情况下,使用潜增长曲线模型拟合我们的数据,或者说在我们的数据中建立潜增长模型将不合适,应该考虑到样本异质性问题,而能解决这一问题的模型之一便是潜类别增长模型(Latent Class Growth Model, LCGM)。 潜类别增长模型可以简单理解为:先将样本分成不同的潜类别组,然后在每个潜类别组中建立潜增长曲线模型去描述...
为了更全面地了解多个变量的发展轨迹，我们可以采用并行潜类别增长模型（Parallel-Process LCGM）。该模型能够同时分析多个变量的联合发展路径，即Joint Developmental Trajectories或Co-Development。这种模型在研究多个变量同时发展过程时尤为有用，已被广泛应用于各类研究之中（例如，Zhou et al., 2022）。其次，我们运用...
潜增长曲线模型(Latent Growth Curve Models, LGCM)、潜类别增长模型(Latent Class Growth Model, LCGM)、增长混合模型(Growth Mixture Model, GMM)这三种模型,之前都有写文章介绍过,详细内容可点击下方连接查看。 Kunle:Mplus—潜增长曲线模型/潜增长模型(Latent Growth Curve Models, LGCM)(1)33 赞同 · 17 ...
热点研究方向:潜类别增长模型(LCGM)既往研究多关注XXX患者某一时间点的衰弱状况, 忽视了不同患者出院后衰弱发展变化的个体差异。 LCGM识别多维衰弱发展轨迹的潜在亚群。 #护理科研小麦老师 #护士职称 #护理专业 #研究生毕业论文 - 护理科研小麦老师于20240412发布在抖
目的 评价GM(1,1)模型在血糖预测中的性能,分析该模型对不同范围血糖数据的预测能力.方法 以50例2型糖尿病(T2DM)患者的连续72 h血糖序列为研究对象,基于新陈代谢算法建立GM(1,1)模型,预测5、15、30 min后的血糖.将50例患者随机分成对照组20例和实验组30例,观察分析对照组数据得到预测误差较低... 查看全部...