こんにちはJMPコミュニティ：
潜在成長曲線（LGC）モデルに関するドキュメントはどこで入手できますか？多変量解析のドキュメントの第8章で、LGCは多変量-> SEMプラットフォームを介したJMP15の機能の1つとして言及されています。 ただし、JMP15でこれを行う方法の例は見つかりません。
誰でも助けることができますか？
ありがとう
ナラヤナン
ななやん JMP Pro 15のMiltivariateプラットフォームのオプションです。 SEMプラットフォームを使用している場合、これはモデル選択ドロップダウンのオプションです。 仕様ボックスを使用してモデルを最初から指定し、ダイアグラムビューでモデルを確認することもできます。 プラットフォームを使用していくつかのLGCモデルを実行しましたが、比較的大きなデータセットで高速です。
こんにちはななやん 、
クイック検索では特定の例は明らかになりませんでしたが、関連する手順の概要は構造方程式モデルの概要
しゅうしゅうドキュメントの更新にLGCの特定の例を追加できますか？
スタン
ななやん 、
残念ながら、ドキュメントには例はありませんが、すぐに来るはずです！LGCに適したサンプルデータテーブルを追加することから始める必要があります。
今のところ、ここにいくつかあります潜在成長曲線のガイドライン ：
（1）反復測定データは「ワイド」形式である必要があります
（2）最も一般的なLGCは次のとおりです。
（2.a）インターセプトのみのモデルである「成長なし」モデル。つまり、平坦な線は適合しますが、各個体の「平坦な」線の推定値を取得できるように、切片の変動を考慮します。
（2.b）「線形成長」モデル。インターセプト係数とスロープ係数を持ち、それぞれが平均線からどれだけ逸脱するかを推定できる分散を推定します（インターセプトとスロープの観点から「逸脱」）--soデータ内のすべての個人に最適なラインを推定できます。
（2.c）「二次成長」モデル、線形に似ていますが、二次勾配も追加します。これで、軌道は非線形の形をとることができます。
（3）＃2で説明されている各LGCは、[モデルのショートカット]ドロップダウンメニューを使用して自動的に指定できます。
（4）3つすべての選択肢をフィッティングする場合、「モデル比較」テーブルを使用して最適なフィッティングモデルを決定できます。
（5）平行（またはスパゲッティ）プロットを使用して軌跡を視覚化することもお勧めします。
（6）必要に応じて、切片、線形勾配、および二次勾配の分散をゼロに固定できます。
JSLスクリプト
例として役立つはずのスクリプトを添付しています。
-最初の部分は、同じサイズの間隔で4回繰り返し測定された100人のデータをシミュレートします。
-次に、データをSEMに適したワイド形式に変換します
-軌跡を視覚化するには、平行プロットを使用します
-次に、SEMプラットフォームを起動します
スクリプトを実行する傾向がある場合は、以下を実行してください。
（1）[モデルのショートカット]をクリックし、最初のオプションを選択して、[実行]をクリックします。
（2）[モデルのショートカット]でもう一度クリックして2番目のオプションを選択し、[実行]をクリックします。
（3）最後に、3番目のオプションを選択して[実行]をクリックします。
データ生成モデルは線形成長曲線であり、これがそのモデルがうまく適合し、警告（負の分散など）を生成しない理由です。LGCの負の分散は、時々過剰適合の症状です。
これがお役に立てば幸いです！縦断的データ分析はとても楽しいです！=）
〜ローラ
PS @G_M プラットフォームを使用していて、これらのモデルがうまく動作することを発見してうれしいです！
