跳到内容ScholarGate
文库我的文库桌面Review Studio助手
登录
GMM/证据
方法证据记录

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

源记录

引文逐字复制自方法源记录。这些引文不代表任何层级的验证。

Growth Mixture Model
分类方法记录 · 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
打开完整方法

精选声明

声明已持久化到证据分类账中,每个声明都有自己的评估。

尚无精选声明

当分类账中没有声明时,此视图不会自行创建声明评估。

相关方法

从方法图中生成,显示为机器建议的关系 — 不推断任何证据声明。

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.

证据状态

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

来源

从方法源记录复制的 1 条记录的引文。

操作

打开方法页面
ScholarGate

以内容为本的研究方法参考文库——每种方法是什么、如何运作、源自何处。

开放数据(CC-BY)

探索

  • 文库
  • 搜索方法…
  • 按领域浏览
  • 学科领域
  • 历程
  • 对比
  • 该用哪种方法?

参考

  • 学科
  • 图集
  • 术语表
  • 方法论
  • 哲学

工作区

  • 我的文库
  • 桌面
  • 聊天

公司

  • 关于
  • 价格
  • 联系我们
  • 建议新方法

本词条系根据已发表文献整理,仅供参考。核实任何信息的准确性及其是否适用于您的具体用途,仍由您自行负责。

© 2026 ScholarGate · 研究方法参考文库
  • 隐私
  • Cookie
  • 条款
  • 删除账户