Záznam důkazů metody

GMM

The Growth Mixture Model, introduced by Muthén and Shedden in 1999, is a longitudinal latent variable method that identifies distinct subpopulations — latent trajectory classes — each following its own growth curve over time. It extends the standard Latent Growth Curve (LGC) model by allowing the sample to be composed of an unknown mixture of classes with different intercepts, slopes, and variance structures.

Sources recorded, not reviewed

Zdrojový záznam

Citace zkopírované doslovně ze zdrojového záznamu metody. Nejsou z nich vyvozovány žádné ověření na úrovni tvrzení.

Growth Mixture Model

Taxonomický záznam metody · latent-structure / statistics

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

Otevřít celou metodu

Spravovaná tvrzení

Tvrzení uložená v registru důkazů, každé s vlastním hodnocením.

Zatím žádná spravovaná tvrzení

Tento pohled nevymýšlí hodnocení tvrzení, pokud registr žádné neobsahuje.

Související metody

Vygenerováno z grafu metod a zobrazeno jako strojově navržené vztahy – nejsou z nich vyvozována žádná tvrzení o důkazech.

Same method familyEFAmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainHierarchical Linear Modelingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyLCAmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainMultiple Imputationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySEMmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.