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組軌跡模型(GBTM)擬合、評價與正式結(jié)果報告

2023-08-27 20:34 作者:統(tǒng)計_碎碎念  | 我要投稿

? 前期,我們介紹了組軌跡模型的基本原理,需要回顧的小伙伴看前期文章哦。

? 本期,我們來介紹一下組軌跡模型(GBTM)的擬合、評價與結(jié)果呈現(xiàn),如何才能使我們的擬合效果兼顧統(tǒng)計學(xué)意義和專業(yè)可解釋性,實現(xiàn)魚與熊掌兼顧?上回說到,組軌跡模型是一種典型的事后分組方法,得到的軌跡組是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計“虛構(gòu)”組,它更傾向于“完美”地呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)特征而不一定可以獲得“合理”的專業(yè)解釋。因此,為了確定最佳的軌跡組數(shù)和軌跡形態(tài)我們需要擬合多個組軌跡模型,進(jìn)一步通過比較不同模型的擬合指標(biāo)和模型的專業(yè)解釋性來選擇最佳的模型。

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今日正題:

目錄:?

?一、初篩-不同模型統(tǒng)計學(xué)擬合指標(biāo)比較

二、精篩-充分考慮模型專業(yè)可解釋性

三、組軌跡模型內(nèi)評價

四、對軌跡組的進(jìn)一步分析

五、雙組軌跡模型

一、初篩-不同模型統(tǒng)計學(xué)擬合指標(biāo)比較

? 首先,我們要繪制總體的發(fā)展曲線,肉眼觀察總體異質(zhì)性(樣本量比較多的時候往往難以區(qū)分,除非數(shù)據(jù)具有明顯的分離特征),不過按照領(lǐng)導(dǎo)要求,咱們還是放上去。

? 然后,我們要借助組軌跡模型發(fā)現(xiàn)總體的異質(zhì)性。做探索性的“廣撒網(wǎng)”是組軌跡模型的第一步:①構(gòu)建多個含有不同組(一般是2~6組)的組軌跡模型,每個模型分別擬合線性、平方和立方項等具體形式;②通過比較不同模型的BIC、△BIC、平均后驗概率( Average posterior probability,AvepP)、每個軌跡組的比例(Proportions per class%)和相對熵值(Relative entropy,Ek)等擬合指標(biāo),得到統(tǒng)計學(xué)擬合效果還不錯的初步模型;③在論文或附件中報告模型初篩表,即表1的形式;④確定初篩的結(jié)果。

? 比如對于表1,過對比模型的統(tǒng)計學(xué)擬合指標(biāo),我們認(rèn)為2、3、4組軌跡模型都有較好的擬合效果。

表1 多組軌跡模型的擬合效果評價指標(biāo)

注1:選取組軌跡模型時需盡量滿足以下條件:

(1)每個組的平均后驗概率(Avepp)大于0.7,

(2)每個類別的比例占比大于0.05,

(3)貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)接近0,

(4)復(fù)雜模型和簡單模型之間的BIC差異(△BIC)越大,則越接受復(fù)雜模型,

(5)相對熵(Ek)大于0.8。

注2:“2_11”為軌跡組為2組,且每組軌跡分別為線性的組軌跡模型。

二、精篩-充分考慮模型專業(yè)可解釋性

初篩完成后,我們要進(jìn)行初篩模型的軌跡圖繪制,通過軌跡圖的軌跡形態(tài)結(jié)合專業(yè)解釋性,我們選擇最佳的模型。這時候是體現(xiàn)專業(yè)性作用的時候了,2組、3組還是4組,哪個模型更符合你專業(yè),是分的更精細(xì)?還是最簡約?哪個模型更好解釋呢?小編這里根據(jù)自身專業(yè)選擇了3-333軌跡模型。

圖 模型2-33

圖 模型3-333

圖 模型4-3333

? 在你選擇了3-333軌跡模型后,要報告模型的參數(shù)估計結(jié)果,這也是你需要做的第2個表,當(dāng)然如果參數(shù)無統(tǒng)計學(xué)意義,可以返回修正模型,例如3-333軌跡模型中第一組軌跡的QuadraticCubic是無意義的,則可以將模型進(jìn)一步修正,轉(zhuǎn)化為3-133QuadraticCubic參數(shù)非常小,修正與不修正模型結(jié)果相差不大)。

表2 組軌跡模型參數(shù)估計

三、組軌跡模型內(nèi)評價

前面比較了不同軌跡模型間的擬合效果和專業(yè)可解釋性,最終選擇了3-333軌跡模型。,組軌跡模型內(nèi)評價。Nagin老爺子在《Group-based modeling of development》這本書中還說到,需要進(jìn)一步比較模型的適用性,通過模型內(nèi)部的擬合指標(biāo)OCC、分布密切程度來進(jìn)一步驗證所選擇模型的最佳性。

表3 組軌跡模型內(nèi)各軌跡組的擬合效果評價

注:良好的模型擬合度表現(xiàn)為:(1)每個組的正確分類優(yōu)勢(OCC)大于5,(2)組成員的后驗概率(Pj)與實際組成員概率(πj)之間存在較好的一致性。

圖4 精修圖

四、對軌跡組的進(jìn)一步分析

得到軌跡組后,接下來就是利用軌跡組進(jìn)行分析,可以將軌跡組作為因變量,分析軌跡組的影響因素;還可以將軌跡組作為自變量,分析不同軌跡對預(yù)后的影響,以上都是正常套路。更厲害的玩法是利用軌跡組預(yù)測,構(gòu)建一個預(yù)測模型!這個我們后續(xù)慢慢念叨!

下面是進(jìn)行的不同軌跡組的特征分析!

表4 各軌跡組相關(guān)特征比較[n(%)]

五、雙組軌跡模型

如何快速實現(xiàn)組軌跡模型?

如何快速進(jìn)行圖表的制作?

下期更新,高效率進(jìn)行組軌跡模型?。?!

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文字編輯:天涯二毛君

審稿:老陳


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