潜类别增长模型：修订间差异

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2024年1月19日 (五) 19:18的最新版本

Latent Class Growth Model.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0.2部署
潜类别增长模型Latent Class Growth Model.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名Latent Class Growth Model
功能主类别数据分析
英文缩写LCGM
功能亚类别潜类别模型
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

潜类别增长模型旨在识别具有相似发展轨迹的群体，并对这些群体的平均水平和变化模式进行建模。该模型假设个体是从固定数目的潜在类别中随机抽样的，并且每个潜在类别的发展轨迹是相似的。

用途：用于研究个体在特定时间段内行为、态度或其它变量的变化趋势的统计方法。

参数：连续型数值时间，数值因变量和嵌套主体变量，自变量。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口6个
Output-出口2个
Loop-支持循环是
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点潜类别分析
下一节点潜类别混合增长模型
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此页面最后编辑于2024年1月19日 (星期五) 19:18。
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