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隨機截距和傳統交叉延宕模式的差異(1)
交叉延宕模式（CLPM）常常模式適配不佳，主因缺乏考量個別差異。 隨機截距交叉延宕模式（RI-CLPM）是一種用於研究縱向數據中變量間相互影響的模型。它是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章簡介RI-CLPM定義和CLPM的差異
交叉延宕效果（CLPM）最大的局限性在於它混合了個體內效應(within-person effects)和個體間效應(between-person effects)，使得變量之間的因果關係不明確。在使用傳統CLPM 探討變項之間的縱向關係時，假定每個人的基線水平(baseline level)相同，即所有個體的得分都圍繞同一基線水平（群體平均值）波動，
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大家好，我是woody，是一名料理創作者，非常努力地在嘗試將複雜的料理簡單化，讓大家也可以體驗到料理的樂趣而我也非常享受料理的過程，今天想跟大家聊聊，除了料理本身，料理創作背後的成本。
哈囉～很久沒跟各位自我介紹一下了～
大家好～我是爺恩
我是一名圖文插畫家，有追蹤我一段時間的應該有發現爺恩這個品牌經營了好像.....快五年了(汗)時間過得真快！隨著時間過去，創作這件事好像變得更忙碌了，也很開心跟很多厲害的創作者以及廠商互相合作幫忙，還有最重要的是大家的支持與陪伴🥹。
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
clk skew 和 clk jitter差別是甚麼?
clk skew 指的是兩顆reg 因為clk 到達的時間不同
導致雖然後是屬於於同一個cycle的行為
卻會有先到後到的問題
通常成因為
wire length
cell delay
clock distribution
這兩個看解釋會比較複雜，建議從例句中找出其中的邏輯喔！
（這篇當年的我想例句想到崩潰，所以，嗯。）
❈❈❈
※錯綜法：
故意讓一個整齊的句式變得參差，對，就是故意！
錯綜有四寶：「抽換詞面」、「交錯語次」、「伸縮文身」、「變化句式」。
小夥伴們看到抽換詞面了嗎？沒
策略模式將多種演算法封裝於獨立的策略類別中，每個策略類別都實現了一個共同的介面。這種設計允許使用者在系統運行時動態選擇和切換演算法，以達成相同的目的。
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 3:Multiple indicators定義。本文為實作部分，將說明Multiple indicators的依序四個步驟的Mplus語法。
，
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的配對模型與Stack框架，
並且以括弧配對的應用題與概念為核心，
貫穿一些相關聯的題目，透過框架複現來幫助讀者理解這個演算法框架。
首先，Stack本身具有Last-In First-Out 後進先出的特質。
再根據題目所需要的資訊利用Stack去儲存索引
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。接下來，擴展 RI-CLPM 的另一種方法是為每個使用多個指標測量，本文將簡介兩種Multiple indicators模型。
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕模式加入為預測或結果變量。而在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。這種方法常用在探討調節效果是否成立，本文將簡介其意義和語法。
之前已經說過限制模型，接下來進入下一部份根據Mulder and Hamaker (2021)建議，在 RI-CLPM 中，有許多擴展模型，今天要介紹的是 Extension 1。Extension 1就是加入跨時間不變的預測或結果變項，本文將介紹此模型構造和語法。
交叉延宕效果（CLPM）常常模式適配不佳，主因缺乏考量個別差異。 隨機截距交叉延宕模式（RI-CLPM）是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章簡介RI-CLPM定義和CLPM的差異。
交叉延宕效果（CLPM）最大的局限性在於它混合
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並且以括弧配對的應用題與概念為核心，
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再根據題目所需要的資訊利用Stack去儲存索引
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在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕模式加入為預測或結果變量。而在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。這種方法常用在探討調節效果是否成立，本文將簡介其意義和語法。
之前已經說過限制模型，接下來進入下一部份根據Mulder and Hamaker (2021)建議，在 RI-CLPM 中，有許多擴展模型，今天要介紹的是 Extension 1。Extension 1就是加入跨時間不變的預測或結果變項，本文將介紹此模型構造和語法。
交叉延宕效果（CLPM）常常模式適配不佳，主因缺乏考量個別差異。 隨機截距交叉延宕模式（RI-CLPM）是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章簡介RI-CLPM定義和CLPM的差異。
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