软件介绍:
Latent GOLD 4.5是一套强大的潜在类别(latent class)和有限混合(finite mixture)程序包。
Latent GOLD包含单独的模块来估计3种不同的模型结构-潜在聚类模型(LC Cluster models), 离散型因子模型(DFactor models)和潜在类别的回归模型(LC Regression models)-这在有些不同的应用领域中很有用。
Latent GOLD 4.5有基础(Basic)和高级(Advanced)两个版本。
功能介绍:
已知类指标
此功能允许预分配选定的情况下(不)段的定义在一个特定的阶级或阶层的控制。
有条件的引导p值
可用于模型的区别引导,正式评估模型增加额外的类,额外的DFactors和/或额外的DFactor水平,或放宽任何其他的模式限制在改善的意义。
Overdispersed(计数和二项式回归计数)
Overdispersion是常见的现象在计数资料。这意味着,作为一个未观测到的异质性的结果,计数变量的方差大于泊松(二项式)模型估计。 overdispersed选项,使人们有可能帐户未观测到的异质性假设率(成功概率)遵循伽玛(试用版)分布。这就产生了overdispersed泊松计数负二项式模型和overdispersed二项式计数为负二项式模型。注意,此选项是概念上很相似,包括正态分布在一个计数变量的回归模型的随机拦截。
overdispersion选项是有用的,如果一个人希望分析计数资料用(截断)负二项式或β-二项式模型(Agresti,2000年,龙,1997年,西蒙诺夫,2003年)的混合物或零膨胀变种。负二项式模型是一个额外的错误,任期从伽玛分布的泊松模型。 β-二项式模型是二项式计数模型,该模型假设,从Beta分布的成功概率的一个变种。这些模型是常见的,如犯罪学,政治学,医学,生物学,和市场营销等领域。
温馨提示:
Latent GOLD 4.5注册码
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