“LatentGOLD是在我们的聚类方法进行了广泛的测试明显的赢家。，我们不会再使用传统的集群技术和使用潜在的黄金分割研究执行中的所有”
特点
完整的Windows执行 – 指向和点击
交互式图形到的数据和强大的诊断能力模型提供了新的见解
灵活的模型结构可以处理不同的度量的变量
自动生成的随机初始值
快速，高效的最大似然后的模式估计，基于EM和牛顿拉夫森算法
贝叶斯常数来消除边界解决方案
二元剩余诊断为本地依赖性
功能
已知类指标
此功能允许预分配选定的情况下（不）段的定义在一个特定的阶级或阶层的控制。
有条件的引导p值
可用于模型的区别引导，正式评估模型增加额外的类，额外的DFactors和/或额外的DFactor水平，或放宽任何其他的模式限制在改善的意义。
Overdispersed（计数和二项式回归计数）
Overdispersion是常见的现象在计数资料。这意味着，作为一个未观测到的异质性的结果，计数变量的方差大于泊松（??二项式）模型估计。 overdispersed选项，使人们有可能帐户未观测到的异质性假设率（成功概率）遵循伽玛（试用版）分布。这就产生了overdispersed泊松计数负二项式模型和overdispersed二项式计数为负二项式模型。注意，此选项是概念上很相似，包括正态分布在一个计数变量的回归模型的随机拦截。
overdispersion选项是有用的，如果一个人希望分析计数资料用（截断）负二项式或β-二项式模型（Agresti，2000年，龙，1997年，西蒙诺夫，2003年）的混合物或零膨胀变种。负二项式模型是一个额外的错误，任期从伽玛分布的泊松模型。 β-二项式模型是二项式计数模型，该模型假设，从Beta分布的成功概率的一个变种。这些模型是常见的，如犯罪学，政治学，医学，生物学，和市场营销等领域。
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LatentGOLD.v4.5.0 注册机：CTdisk | YunFile
LatentGOLD.v4.5.0 安装包：115.com
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