Модель смесей роста (GMM)
Модель смесей роста (Growth Mixture Model, GMM), представленная Мутеном и Шедденом в 1999 году, является методом продольных латентных переменных, который идентифицирует отдельные субпопуляции — латентные классы траекторий — каждая из которых следует своей собственной кривой роста с течением времени. Она расширяет стандартную модель латентных кривых роста (Latent Growth Curve, LGC), позволяя выборке состоять из неизвестной смеси классов с различными начальными значениями, наклонами и структурами дисперсии.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Growth Mixture Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Эксплораторный факторный анализ (ЭФА)Статистика↔ compare
- Иерархическое линейное моделирование (ИЛМ / Многоуровневое моделирование)Статистика↔ compare
- Латентно-классовый анализ (LCA)Статистика↔ compare
- Множественная импутацияСтатистика↔ compare
- Моделирование структурными уравнениями (SEM)Статистика↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →