Latent structure
성장 혼합 모형 (Growth Mixture Model, GMM)
1999년 Muthén과 Shedden이 소개한 성장 혼합 모형(GMM)은 시간에 따라 자체 성장 곡선을 따르는 별개의 하위 모집단, 즉 잠재 궤적 클래스를 식별하는 종단적 잠재 변수 방법입니다. 이는 샘플이 서로 다른 절편, 기울기 및 분산 구조를 가진 클래스의 알려지지 않은 혼합으로 구성될 수 있도록 함으로써 표준 잠재 성장 곡선(LGC) 모형을 확장합니다.
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출처
- 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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ScholarGate. (2026, June 1). Growth Mixture Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/growth-mixture-model
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