Dossier de preuve de méthode

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

Dossier source

Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.

Growth Mixture Model

Dossier de méthode taxonomique · 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

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Revendications organisées

Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.

Pas encore de revendications organisées

Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.

Méthodes apparentées

Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.

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.