原文链接:http://tecdat.cn/?p=26105 原文出处:拓端数据部落公众号 潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法,用于描述生命过程中的暴露,它将异质人群简化为同质模式或类别。然而,对于给定的数据集,可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数 ...
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 ...
2021-10-21 19:15 6 2911 推荐指数:
原文链接:http://tecdat.cn/?p=26105 原文出处:拓端数据部落公众号 潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法,用于描述生命过程中的暴露,它将异质人群简化为同质模式或类别。然而,对于给定的数据集,可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数 ...
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 ...
今天被粉丝发的文章给难住了,又偷偷去学习了一下竞争风险模型,想起之前写的关于竞争风险模型的做法,真的都是皮毛哟,大家见笑了。想着就顺便把所有的生存分析的知识和R语言的做法和论文报告方法都给大家梳理一遍。 什么时候用生存分析 当你关心结局和结局发生时间的时候,就要考虑生存分析了,这种既有结局又有 ...
之前给大家写了很多潜在类别分析的教程Mplus教程:如何做潜在类别分析LCA R数据分析:用R语言做潜类别分析LCA Mplus数据分析:潜在类别分析(LCA)流程(详细版) R数据分析:再写潜在类别分析LCA的做法与解释,今天继续给大家拓展一步。 今天要介绍的就是潜在转换分析 ...
Rattle实现AdaBoost算法 Boosting算法是简单有效、易使用的建模方法。AdaBoost(自适应提升算法)通常被称作世界上现成的最好分类器。 Boosting算法使用其他的弱学习算法建立多个模型,对数据集中对结果影响较大的对象增加权重,一系列的模型被创建,然后调整那些影响分类 ...
今天要给大家分享的统计方法是马尔可夫多态模型,思路来源是下面这篇文章: Ward DD, Wallace LMK, Rockwood K Cumulative health deficits, APOE genotype, and risk for later-life mild ...
常用数据分析模型: 1. 对外用户分析: 1)RFM分析 2)ABC分析 3)波士顿矩阵图 4)转化分析 5)购物篮分析-关联规则 6)留存分析 7)用户画像分析 8)月复购分析 9)AARRR用户运营分析 10)用户流入流出分析 11)用户生命状态分析 12)用户粘性 ...
数据包 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1v9M3jNdT4vwsqup9N0mGOA 提取码:hs9c 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 1、 数据清洗说明: (1) 第一列是时间; (2) 第二列是卖出 ...