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隨機截距交叉延宕模式Extension 3: Multiple indicators(6)
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。
如下圖所示，有兩種方法可以做到這一點。
- 首先看上面模型，每個不同時間的相同觀察變項(例如:S11 S12 S13...)可以被共同的隨機截距解釋(BS1)，並且這些隨機截距允許彼此相關(BS1<->BS2<->BS3)。
- 其次，如下圖下面的模型所示，隨機截距可以被潛在變項解釋，而觀察變項解釋潛在變項。特定時間點的觀察變項(S11, S21, S31)都可以被特定潛在因素(FS1)給解釋，這部分跟SEM非常相似，特定潛在因素(FS1)又可以被隨機截距(BS1)和個體內特定潛在因素(WS1)給解釋。這兩種方法是嵌套的，第二種方法是第一種方法的特例。
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每個人在操作台指時，會有不同的輔助觀察標的。
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瞭解如何透過Regression實作Classification，使用one-hot vector表示不同的類別，並透過乘上不同的Weight和加上不同的bias來得到三個數值形成向量。同時通過softmax的方式得到最終的y'值，並探討使用Cross-entropy來計算類別的loss。
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。
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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。
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