Latent structure

গ্রোথ মিক্সচার মডেল (GMM)

গ্রোথ মিক্সচার মডেল (Growth Mixture Model, GMM), যা ১৯৯৯ সালে Muthén এবং Shedden কর্তৃক প্রবর্তিত, একটি অনুদৈর্ঘ্য সুপ্ত চলক (longitudinal latent variable) পদ্ধতি যা স্বতন্ত্র উপ-জনসংখ্যা — সুপ্ত গতিপথ শ্রেণী (latent trajectory classes) — শনাক্ত করে, যেখানে প্রতিটি শ্রেণী সময়ের সাথে সাথে নিজস্ব বৃদ্ধি বক্ররেখা (growth curve) অনুসরণ করে। এটি স্ট্যান্ডার্ড ল্যাটেন্ট গ্রোথ কার্ভ (Latent Growth Curve, LGC) মডেলকে প্রসারিত করে, নমুনাকে বিভিন্ন ছেদক (intercepts), ঢাল (slopes), এবং ভেদাঙ্ক কাঠামোর (variance structures) অজানা মিশ্রণ হিসাবে বিবেচনা করার অনুমতি দেয়।

StatMind দিয়ে প্রয়োগ করুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Muthén, B. O. & Shedden, K. (1999). Finite Mixture Modeling with Mixture Outcomes Using the EM Algorithm. Biometrics, 55(2), 463–469. DOI: 10.1111/j.0006-341x.1999.00463.x

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 1). Growth Mixture Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/statistics/growth-mixture-model

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateGMM (Growth Mixture Model). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/statistics/growth-mixture-model · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026