lcmm(2)-如何使用hlme函数估计潜在类别混合模型-1

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lcmm(2)-如何使用hlme函数估计潜在类别混合模型-1 教程首页 教程地址：https://cecileproust-lima.github.io/lcmm/articles/latent_class_model_with_hlme.html 背景和定义 潜在类混合模型 后验分类 在涉及潜在类别的模型中，可以对每个潜在类别中的个体进行后验分类。这基于类别成员概率的后验计算，用于描述个体的分类情况以及评估模型的拟合优度（Proust-Lima 等人，2014 - https://doi.org/10.1177/0962280212445839）。 后验类别成员概率使用贝叶斯定理计算，表示在已收集信息的条件下属于某一潜在类别的概率。在纵向模型中，对于个体 (i) 和潜在类别 (g)，该概率定义为： 高斯数据示例 在此示例中，我们研究了一个认知指标的二次轨迹，即在老年人样本中预标准化的简易精神状态检查（MMSE），样本包含65岁及以上的老年人，随访时间最长为15年，并对教育水平进行调整。模型未考 ………………………………