正版软件 LATENT GOLD正版软件百度百科
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行 业：IT 软件 身份证书管理系统
发布时间：2021-09-28
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A Regression model is used to predict a dependent variable as a function of predictor variables in a homogeneous population.
In step 2, classification errors are introduced when assigning individuals to latent classes. The estimates of the association with the external variables need to be corrected for classification errors to prevent a downward bias (Bolck, Croon, and Hagenaars, 2004). The Step3 module implements two bias adjustments procedures (Vermunt, 2010).
Responses from conjoint/discrete choice data consists of a single choice from each choice task (Choice sets).
Group-level variation may also be accounted for by specifying group-level latent classes (GClasses) and/or group-level CFactors (GCFactors). In addition, when 2 or more GClasses are specified, group-level covariates (GCovariates) can be included in the model for improved description/ prediction.
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