ScholarGate
Asistent
Latent structure

Model rastových zmesí (GMM)

Model rastových zmesí (Growth Mixture Model, GMM), predstavený Muthénom a Sheddenom v roku 1999, je longitudinálna metóda latentných premenných, ktorá identifikuje odlišné subpopulácie – triedy latentných trajektórií –, pričom každá z nich sleduje vlastnú rastovú krivku v čase. Rozširuje štandardný model latentných rastových kriviek (Latent Growth Curve, LGC) tým, že umožňuje, aby sa vzorka skladala z neznámej zmesi tried s odlišnými prienikmi, sklonmi a štruktúrami rozptylu.

Použiť v StatMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

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

Ako citovať túto stránku

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