原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=26105 原文出處:拓端數據部落公眾號 潛類別軌跡建模 (LCTM) 是流行病學中一種相對較新的方法,用於描述生命過程中的暴露,它將異質人群簡化為同質模式或類別。然而,對於給定的數據集,可以根據類的數量、模型結構和軌跡屬性得出不同模型的分數 ...
最近看了好多潛類別軌跡latent class trajectory models的文章,發現這個方法和我之前常用的橫斷面數據的潛類別和潛剖面分析完全不是一個東西,做縱向軌跡的正宗流派還是這個方法,當然了這個方法和潛增長和增長曲線模型在做法並沒有實際區別,都是用的hlme這個函數。但是文獻中的叫法和花樣就比較多了。 像本文寫的latent class trajectory models,之前寫的 ...
2021-10-21 19:15 6 2911 推薦指數:
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=26105 原文出處:拓端數據部落公眾號 潛類別軌跡建模 (LCTM) 是流行病學中一種相對較新的方法,用於描述生命過程中的暴露,它將異質人群簡化為同質模式或類別。然而,對於給定的數據集,可以根據類的數量、模型結構和軌跡屬性得出不同模型的分數 ...
混合模型,增長混合模型這些問題咨詢的同學還是比較多的,今天再次嘗試寫寫它們的區別,希望對大家進一步理解兩種做軌跡的方法有幫助。 首先,無論是LCGA還是GMM,它們都是潛增長模型的框框里面的東西: Latent growth modeling approaches ...
今天被粉絲發的文章給難住了,又偷偷去學習了一下競爭風險模型,想起之前寫的關於競爭風險模型的做法,真的都是皮毛喲,大家見笑了。想着就順便把所有的生存分析的知識和R語言的做法和論文報告方法都給大家梳理一遍。 什么時候用生存分析 當你關心結局和結局發生時間的時候,就要考慮生存分析了,這種既有結局又有 ...
之前給大家寫了很多潛在類別分析的教程Mplus教程:如何做潛在類別分析LCA R數據分析:用R語言做潛類別分析LCA Mplus數據分析:潛在類別分析(LCA)流程(詳細版) R數據分析:再寫潛在類別分析LCA的做法與解釋,今天繼續給大家拓展一步。 今天要介紹的就是潛在轉換分析 ...
Rattle實現AdaBoost算法 Boosting算法是簡單有效、易使用的建模方法。AdaBoost(自適應提升算法)通常被稱作世界上現成的最好分類器。 Boosting算法使用其他的弱學習算法建立多個模型,對數據集中對結果影響較大的對象增加權重,一系列的模型被創建,然后調整那些影響分類 ...
今天要給大家分享的統計方法是馬爾可夫多態模型,思路來源是下面這篇文章: Ward DD, Wallace LMK, Rockwood K Cumulative health deficits, APOE genotype, and risk for later-life mild ...
常用數據分析模型: 1. 對外用戶分析: 1)RFM分析 2)ABC分析 3)波士頓矩陣圖 4)轉化分析 5)購物籃分析-關聯規則 6)留存分析 7)用戶畫像分析 8)月復購分析 9)AARRR用戶運營分析 10)用戶流入流出分析 11)用戶生命狀態分析 12)用戶粘性 ...
數據包 百度網盤 鏈接:https://pan.baidu.com/s/1v9M3jNdT4vwsqup9N0mGOA 提取碼:hs9c 復制這段內容后打開百度網盤手機App,操作更方便哦 1、 數據清洗說明: (1) 第一列是時間; (2) 第二列是賣出 ...