Latent structure

Růstový směsný model (GMM)

Růstový směsný model (Growth Mixture Model, GMM), představený Muthénem a Sheddenem v roce 1999, je longitudinální metoda latentních proměnných, která identifikuje odlišné subpopulace — latentní třídy trajektorií — z nichž každá sleduje svou vlastní růstovou křivku v čase. Rozšiřuje standardní model latentní růstové křivky (Latent Growth Curve, LGC) tím, že umožňuje, aby se vzorek skládal z neznámé směsi tříd s různými průsečíky, sklony a rozptylovými strukturami.

Použít v StatMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Zdroje

  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

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 1). Growth Mixture Model. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/statistics/growth-mixture-model · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026