lcmm(2)-如何使用hlme函数估计潜在类别混合模型-2

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lcmm(2)-如何使用hlme函数估计潜在类别混合模型-2 教程首页 教程地址：https://cecileproust-lima.github.io/lcmm/articles/latent_class_model_with_hlme.html 小心初始值！ 用户预先指定的值 在以下示例中，初始值由用户预先指定：方差协方差的参数取线性混合模型的估计值，并为类别特定的轨迹尝试了任意的初始值。 m2b 'ID',data = paquid, ng = 2, mixture =~ age65+I(age65^2), B = c(0, 60, 40, 0, -4, 0, -10, 10, 212.869397, -216.421323,456.229910, 55.713775, -145.715516, 59.351000, 10.072221)) 这个代码使用的是 hlme 函数，该函数通常用于纵向数据的混合效应模型。具体来说，它定义了一个具有潜在类别的混合效应线性模型 (Hidden Mixture Model)。以下是代码各部分的解释： m2b 2)+CEP,              random =~ age65+I(age65^ 2 ),              subject =  'ID' ,             data = paquid,     ………………………………