使用潜类别与潜过程估计扩展混合模型：R 包 lcmm
统计计算
2017-08-24 v2 统计方法学
摘要
R 包 lcmm 提供了一系列基于线性混合模型理论估计统计模型的函数。它包括针对高斯纵向结果（hlme）的混合模型与潜类别混合模型估计、曲线性与有序单变量纵向结果（lcmm）以及曲线性多变量结果（multlcmm），还有针对（高斯或曲线性）纵向结果和可能左截断右删失且定义在竞争风险设定下的事件发生时间数据的联合潜类别混合模型（Jointlcmm）。极大似然估计量通过使用改进的 Marquardt 算法获得，该算法采用基于参数与似然稳定性以及二阶导数负性上的严格收敛准则。该包还提供各种拟合后函数，包括拟合优度分析、分类、绘图、预测轨迹、事件的个体动态预测以及预测准确性评估。本文作为该包的配套论文，通过介绍每类模型、估计技术、若干实现细节，并借助一个关于认知衰老的数据集给出示例。
引用
@article{arxiv.1503.00890,
title = {Estimation of extended mixed models using latent classes and latent processes: the R package lcmm},
author = {Cécile Proust-Lima and Viviane Philipps and Benoit Liquet},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.00890},
year = {2017}
}