应用潜类别分析扩展混合模型体系-lcmm（1）：introduction&get started

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R包官网： https://cecileproust-lima.github.io/lcmm/index.html 本次教程地址： https://cecileproust-lima.github.io/lcmm/index.html https://cecileproust-lima.github.io/lcmm/articles/lcmm.html 简介 利用潜在分类和潜在过程（Latent Classes and Latent Processes）的扩展混合模型LCMM lcmm 致力于对混合模型进行多种形式的扩展。它可以处理具有重复测量和潜在分类的连续（正态或非正态）和有序结果。同时还可以在比例风险模型中处理生存结果。所有这些模型都是在最大似然框架下使用了改良的Marquardt-Levenberg算法所估算出的。该软件包还包括多个预测、可视化以及用于进行完整的统计分析的其他实用功能。 tips 潜在类别 ： 在医学数据中，我们常遇到来自不同病人群体的信息，但这些群体并不总是显而易见的。 潜在类别 是指这些隐藏在数据背后的不同群体或类别。例如，在研究病人对某种治疗的 ………………………………