1.潜类别模型概述 潜在类别模型(Latent Class Model, LCM; Lazarsfeld & Henry, 1968)或潜在类别分析(Latent Class Analysis, LCA)是通过间断的潜变量即潜在类别(Class)变量来解释外显指标间的关联,使外显指标间的关联通过潜在类别变量来估计,进而维持其局部独立性的统计方法(见图1-1).其基本假设是,外显变量各种反应的概率分布可以由少数互斥的潜在类别变量来解释,每种类别对各外显变量的反应选择都有特定的倾向(邱皓政,2008

最近看了好多潜类别轨迹latent class trajectory models的文章,发现这个方法和我之前常用的横断面数据的潜类别和潜剖面分析完全不是一个东西,做纵向轨迹的正宗流派还是这个方法,当然了这个方法和潜增长和增长曲线模型在做法并没有实际区别,都是用的hlme这个函数.但是文献中的叫法和花样就比较多了. 像本文写的latent class trajectory models,之前写的潜类别增长模型LCGA和增长曲线模型GMM都是潜类别线性混合模型latent class linear

混合模型,增长混合模型这些问题咨询的同学还是比较多的,今天再次尝试写写它们的区别,希望对大家进一步理解两种做轨迹的方法有帮助. 首先,无论是LCGA还是GMM,它们都是潜增长模型的框框里面的东西: Latent growth modeling approaches, such as latent class growth analysis (LCGA) and growth mixture modeling (GMM), have been increasingly recognized for

摘要:目前经典的统计学分析方法主要有回归分析,Logistic回归,决策树,支持向量机,聚类分析,关联分析,主成分分析,对应分析,因子分析等,那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢? 1.线性模型~回归分析:[包]:stats  [函数]:lm(formula, data,  ...)逐步回归:step(lm(formula, data,  ...))回归诊断:influence.measure(lm(formula, data,  ...))多重共线性:kappa(XX

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl

基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和lattice包里的画图函数(xyplot().splom())可以画成对列表的二维散点图,3维密度图.car包里的scatterplot.matrix()函数提供更强大的二维散点图的画法.cwhmisc包集合里的

1. PCA优缺点 利用PCA达到降维目的,避免高维灾难. PCA把所有样本当作一个整体处理,忽略了类别属性,所以其丢掉的某些属性可能正好包含了重要的分类信息 2. PCA原理 条件1:给定一个m*n的数据矩阵D, 其协方差矩阵为S. 如果D经过预处理, 使得每个每个属性的均值均为0, 则有S=DTDS=DTD. PCA的目标是找到一个满足如下性质的数据变换: - 每对不同的新属性的协方差为0,即属性间相互独立: - 属性按照每个属性捕获的数据方差大小进行排序: - 第一个属性捕获尽可能多的数据

本文对应<R语言实战>第14章:主成分和因子分析 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量成为主成分. 探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法.通过寻找一组更小的.潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的.显式的变量间的关系. 这两种方法都需要大样本来支撑稳定的结果,但是多大是足够的也是一个复杂的问题.目前,数据分析师常使用经验法则:因子分析需要5~10倍于变量数的样本数.另外有研究表明,所需样本量依赖于因子数目.与

题注:主成分分析分析与因子分析也有不同,主成分分析仅仅是变量变换,而因子分析需要构造因子模型.主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量,即主成分:因子分析:潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量.因子分析与回归分析不同,因子分析中的因子是一个比较抽象的概念,而回归因子有非常明确的实际意义! 一. 问题引入 你是否曾经遇到过以下问题: 二. 概念 1. 高中大家都读过吧?(没读过怎么可能看到我这篇文章,真闹心,哈哈!)那是一个以成绩论英雄的时代,理科王子.文科小生是时代标签!对一

转载于:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651464?locationNum=2&fps=1 一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考 基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visual

今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效应logistics回归模型,这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法: Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, Multilevel Logistic Regression and Multilevel Bina

LSI(Latent semantic indexing, 潜语义索引)和LSA(Latent semantic analysis,潜语义分析)这两个名字其实是一回事.我们这里称为LSA. LSA源自问题:如何从搜索query中找到相关的文档?当我们试图通过比较词来找到相关的文本时,就很机械.存在一定的局限性.在搜索中,文档的相似性并不应该由两个文本包含的词直接决定,而是应该去比较隐藏在词之后的意义和概念.但传统向量空间模型使用精确的词匹配,即精确匹配用户输入的词与向量空间中存在的词.比如用户搜

如果你是一名领导,当老板派下来任务让你招人的时候,你有考虑过怎么招到合适的人么?今天,架构师米洛特意分享一篇优秀的网络文章,据说来自500强的HR,希望对你招人有所帮助. 如何识人是HR及管理者重要的技能,市面上有很多的测评工具及所谓的结构化面试的技巧,但是这些都是在特定情况下的特定行为的判断,那么如何在人们的日常行为以及交谈中发现高潜牛人呢?今日南哥为您推荐一篇靠谱的文章,在谈这个话题之前首先我们先谈关于牛人的三个基本原则: 首先,具有特定领域的专业知识不代表聪明:比如一个下水道工人和一个挖掘

寻找有潜力的bilibili百大UP主(1) 防喷说明:以下仅为个人学习之余的娱乐项目,本人不主动赋予以下内容任何价值,不确保内容的准确性 欢迎各位友善的指出错误 目录 寻找有潜力的bilibili百大UP主(1) 需求描述 需求分析 判别体系 第一次选取 第二次选取 获取所需数据 本人关注列表 UP基本信息 UP视频信息 标题.时长.发布时间.播放量 弹幕.投币.点赞.收藏.评论 数据清洗.统计 确定训练数据及特征 导入数据 分析数据 特征分布 特征均值.中位数.标准差 相关系数矩阵 主成分分

在实际开发中很多时候我们都为了控件frame的操作焦头烂额. 例如:我们只想要获取view的width. 我们可以这么操作:view.frame.size.width 有时我们想要改变view的width然而我们不能直接改变->需要三部曲. 让人抓狂,为了解决这里烦恼我们可以通过改变类别来达到理想的效果. 下面是类别的.h文件: // // UIView+CXExtension.h //// // Created by ma c on 16/3/25. // Copyright © 2016年

SQL分为下列语言类别 1.数据定义语言(DDL) Create.Alter.Drop 2.数据操纵语言(DML) Insert.Select.Delete.Update 3.事务控制语言(TCL) Commit.Savepoint.Rollback 4.数据控制语言(DCL) Grant.Revoke 数据定义语言(DDL) 数据定义语言用于改变数据库结构,包括创建.更改和删除数据库对象 用于操纵表结构的数据定义语言命令有: 1.CREATE TABLE 2.ALTER TABLE 3.TRU

一.类别(Category) 类别(Category)是一种可以为现有的类(包括类簇:NSString...,甚至源码无法获得的类)添加新方法的方式无需从现有的类继承子类.类别添加的新方法可以被子类继承. 注:继承(inheritance)无法为一个类簇创建子类.类别不能添加实例变量. 1. 创建类别 1.1 声明类别 类别的声明和类的声明格式相似: @interface ClassName(CategoryName) //method declarations @end//CategoryNa

前言 终于等到这一天,我要开始重新系统学习数据库了,关于数据库这块,不出意外的话,每天会定时更新一篇且内容不会包含太多,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. SQL语句类别 SQL语句包括以下三个类别 (1)数据定义语言(Data Definnition Language)即DDL,我们数据最终从何而来,当然首先必须得建立表,所以它包括CREATE.ALTER.DROP表. (2)数据操作语言(Data Manipulation Language)即D

OC 类别与扩展(匿名类别) 类别(Categroy): 又称为扩展类,在类的原基础上扩展方法,且不可添加变量,如果扩展的方法与原始类中的方法相同,则会隐藏原始方法,且不可在扩展方法中通过super调用原始方法,这里与继承不同. 类别文件名 = 原类名 + 类别名 类别的格式: @interface 原类名 (类别名) 在类别中添加 @property 只做了set/get的声明,没有实现,更不会生成成员变量. 类别的作用: ①为现有的类添加新方法: ②将类的实现分散到多个不同文件或多个不同框架

一.分类: 1.适用范围      当你已经封装好了一个类(也可能是系统类.第三方库),不想在改动这个类了,可是随着程序功能的增加需要在类中增加一个方法,这时我们不必修改主类,只需要给你原来的类增加一个分类.      将一个大型的类拆分成不同的分类,在不同分类中实现类别声明的方法,这样可以将一个类的实现写到多个.m文件中,方便管理和协同开发.      分类中的方法可以只声明,不实现,所以在协议不支持可选方法的时候(协议现在已经支持可选方法),通常把分类作为非正式协议使用. 2.语法格式