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组基轨迹建模 GBTM的介绍与实现（Stata 或 R）

基本介绍

组基轨迹建模（Group-Based Trajectory Modeling，GBTM）（旧名称：Semiparametric mixture model）

历史：由DANIELS.NAGIN提出，发表文献《Analyzing Developmental Trajectories：A  Semiparametric，Group-Based Approach》

GBTM能够将一群人的轨迹分类并生成数个具有代表性的运动轨迹模型，然后对每个轨迹模型进行分析，以了解人们的运动特征、生理水平和风险等级等。GBTM的核心思想是将人群分成几组，每组中的人员都具有类似的运动规律，这些规律被用于描述和预测他们未来的运动轨迹，从而为个人和群体的健康管理提供更科学的依据。

  • 主要用于分析纵向数据，探索总体中的异质性
  • 原理：假定总体存在异质性，即总体中存在若干个不同发展轨迹或模式的潜在亚组
  • 目的：探索总体中包含有多少个发展趋势不同的亚组，并确定各亚组的发展轨迹
  • 轨迹的等级与形状由模型的回归参数决定，模型的回归参数通过最大似然比估计

组轨迹建模流程

组轨迹模型的建立是需要不断建立、反馈、修正的

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