［隨機聊天/動物溝通］在池底乘涼的河馬樂樂
閱讀時間約 1 分鐘
上次的新竹動物園之行，還有跟河馬樂樂打招呼🙋。
天氣太熱讓樂樂只露出了眼睛跟鼻孔以上的頭部，看起來很睏倦的泡在池子裡。
不知道是不是太想睡，所以連回應也都很簡短，我突然就想知道她是否了解自己從哪裡來，所以就亂問：「你從哪裡來啊？」
🦛：「非洲。」
我再問：「那你會想家嗎？在這裡寂寞嗎？」
樂樂回應的是傳來一張圖片，像是在河邊，她站在河裡，背上站著白色的鳥。
🦛：「只記得這麼多了，有的時候會跟飛進來的鳥聊天，這裡空氣很熱。」
樂樂說著傳來一陣水底的涼感，就閉上鼻孔跟眼睛沉到水底去乘涼了💤
後來我走到介紹版去對答案，樂樂確實來自非洲，每次溝通都會覺得動物的表達方式很直接，越是原始越是需要運用五感去理解它們想說的話。
說不定原始的人類還沒有語言系統，也是這樣互相溝通吧?
By Kaytree
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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 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。
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。
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參考上圖，為了指定 RI-CLPM，我們需要分成四個部分講解。
個體之間(between pa
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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