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搜索资源列表

  1. 如何描述发展趋势的差异_潜变量混合增长模型.kdh

  2. 在追踪研究中，研究者不仅关心某一特质随时间的发展趋势，而且关注个体之间发展趋势的差异 及其存在差异的原因。在总体发展同质的情形下，多层线性模型和潜变量增长曲线模型为解决这一问题提 供了切实有效的方法。但是如果所研究的总体本身不同质，就需要一种能够描述总体中不同质子总体的不 同发展特点的方法。该文简要介绍了一种能够描述不同群体不同发展趋势特征的统计模型——潜变量混合 增长模型，并通过一个实际例子介绍了这一方法的应用过程，同时说明了潜变量混合增长模型与多层线性 模型和潜变量增长曲线模型之间的关系

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-15
    • 文件大小：473088
    • 提供者：rydnice2001

  1. 谈结构方程模型的应用策略

  2. 结构方程由于能够妥善处理日常统计方法难以处理的潜变量而引起关注，为促进学界对结构方程模型的了解与应用，本文在简要介绍结构方程模型基本理论的基础上，针对结构方程的应用问题，分析了其应用条件和分析步骤，并对常用的分析软 件进行比较。

  3. 所属分类：管理软件

    • 发布日期：2012-12-01
    • 文件大小：59392
    • 提供者：xionglanlan1989

  1. A unified framework for contrast research of the latent variable

  2. 精华文章、高度浓缩 主元回归 偏最小二乘回归 典型相关回归 降秩回归 潜变量回归 故障检测 校正、预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-04-25
    • 文件大小：753664
    • 提供者：hezhangming2008

  1. matlab编写的 32个降维程序

  2. 这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhough GUI。有以下技术可用：   - 主成分分析（'PCA'）   - 线性判别分析（'LDA'）   - 多维缩放（'MDS'）   - 概率PCA（'ProbPCA'）   - 因素分析（'因子分析'）   - Sammon映射（'Sammon'）   - Isomap（'Isomap'）   - Landmark Isomap（'LandmarkIsomap'）   - 局部线

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-02-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_15025373

  1. Mplus有调节的中介程序

  2. 有调节的中介结构方程模型，通过Mplus实现，前半路径，潜变量；可以根据自己的模型进行程序的调整。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2018-04-06
    • 文件大小：484
    • 提供者：leileoxi

  1. 数据处理软件Amos

  2. 专门由于潜变量的处理，可以进行中介和调节效应的直接检验，方便快捷

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2018-04-30
    • 文件大小：115343360
    • 提供者：weixin_42106939

  1. 高维数据分类方法研究

  2. 在对高维度数据进行模式分类时,能否有效进行降维是一个关键问题。提出了一种结合高斯过程潜变量模型(GPLVM)和支持向量机(SVM)的阶梯跳跃降维分类框架方法,能有效的降低样本数据维数,同时提高分类器性能。利用GPLVM实现数据的平滑映射,对输入样本进行非线性降维后,根据SVM的分类校验结果进行下一步降维迭代操作;计算新的阶梯维数,根据反馈动态调整降维输入数据。利用该方法对UCI上的数据集进行分类,仿真结果验证了方法的有效性。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-06-16
    • 文件大小：927744
    • 提供者：qq_28339273

  1. 张伟豪AMOS讲解基本操作

  2. 详细讲解了AMOS的基本操作，包括画出观测变量、潜变量，参数限定等

  3. 所属分类：管理软件

    • 发布日期：2018-07-10
    • 文件大小：232448
    • 提供者：weixin_38240380

  1. 潜变量调节效应

  2. 潜变量调节效应分析，温忠麟老师培训资料。结合刘红云及侯杰泰老师的讲解的调节效应的分析，使你的对调节效应的理解更进一层。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-09-30
    • 文件大小：579584
    • 提供者：weixin_43313785

  1. 潜变量建模与Mplus应用基础篇 王孟成著

  2. 本书以国际主流潜变量建模软件Mplus为分析工具，从理论到实践，深入浅出地向读者介绍潜变量建模的常用模型和Mplus分析过程，以实例演示整个分析过程，适合社会科学领域的高校教师、科研人员，以及硕博士研究生作为教科书和参考书。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-09-11
    • 文件大小：83886080
    • 提供者：weixin_43183716

  1. 潜变量建模与Mplus应用

  2. 潜变量建模与Mplus应用讲义-结构方程模型与路径分析软件。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-01-14
    • 文件大小：67108864
    • 提供者：weixin_44518285

  1. 潜变量中介

  2. SEM中介模型，解说文件，通俗易懂 结构方程模型（Structural Equation Modeling,SEM) 结构方程模型是社会科学研究中的一个非常好的方法。该方法在20世纪80年代就已经成熟，可惜国内了解的人并不多。“在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来，结构方程模型迅速发展，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。TRISTA

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2019-03-17
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：a1092357267

  1. 健康促进行为与健康危险因素的潜变量分析及其应用

  2. 健康生活方式行为能有效预防或延缓各类慢性病发生，它包括健康促进行为和健康保护行为两个方面。健康促进行为是一种积极主动地提高个人健康水平的方法，而健康保护行为则与健康危险因素相关，它通常是指通过降低危险因素对健康的危害以维持当前的健康水平。健康促进行为和健康危险因素都具有高维、多变量、不可直接测量等特点，为便于数据的整合和信息的提取，我们借助了潜变量分析技术。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-11-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：greatmob

  1. 《自然语言的深度潜变量模型》

  2. 自然语言的深度潜在变量模型》，探讨了深度学习和潜在变量建模的结合使用，以更好地理解自然语言处理，即计算机解释人类语言的研究。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：syp_net

  1. coviiid.github.io:réa和dc的图形，也许réa可作为dc的预测变量-源码

  2. 概述 这是用于绘制法国公共卫生机构医院数据图形的工具。 réa和dc图表：移动平均线（7天，居中）， 重症监护病房（ICU）入院人数和每日死亡人数 grey line下潜点：每天平常的50％都会导致死亡， 部门或区域（请参阅详细数据2018 + 2019，月平均） red lines ： dc块上的“指数”回归，红球表示倍增时间（或二分频），增加时在行上方，减少时在行下方 green lines ：大块réa “指数”回归， 绿色球表示两倍或两倍除法 资料：法国> > 正在安

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：weixin_42099302

  1. 多模态数据分析的相似高斯过程潜变量模型

  2. 多模态数据分析的相似高斯过程潜变量模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：512000
    • 提供者：weixin_38689027

  1. 多峰相似高斯过程潜变量模型

  2. 多峰相似高斯过程潜变量模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38608875

  1. brNoiseModel：贝叶斯正则化潜变量噪声模型-源码

  2. 布鲁诺模型 贝叶斯正则化潜变量噪声模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_42103128

  1. 直接投影到潜在变量空间以进行故障检测

  2. 偏最小二乘（PLS）通常需要许多潜在变量（LV）T来描述与质量变量Y相关的过程变量X的变化，这些变量是通过基于（X，Y）的传统非线性迭代PLS（NIPALS）最优解获得的。 对潜在结构（T-PLSs）的总投影将进行进一步分解，以从T中提取与Y直接相关的LV T y，这些是通过PCA最佳解决方案基于Y的预测值获得的。T-PLS的启发与实际结合针对过程特征，本文提出了两种故障检测方法来解决T-PLS遇到的问题。 如果没有NIPALS，则将（X，Y）直接投影到由Y的主要变化确定的潜变量空间中。 此外，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：759808
    • 提供者：weixin_38722588

  1. 一种基于潜变量的Ranking模型构造算法

  2. 一种基于潜变量的Ranking模型构造算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38683195
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