潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。
然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。
本文说明了LCTM的基本用法，用于汇总拟合的潜在类轨迹模型对象的输出。要安装 R 包，请在 R 控制台中使用命令install.packages()函数。对于潜类别轨迹建模（LCTM）或任何其他R包，你可以按照以下步骤操作：
- 打开R Studio，并进入Console窗口。
- 输入以下命令来安装一个R包：
install.packages()- 执行命令后，R会自动从CRAN（Comprehensive R Archive Network，即R的综合存档网络）下载并安装指定的R包。
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你需要找到包含该方法的正确包，并按照相应包的文档进行安装和使用。
例子
_目的_：通过将 BMI 建模为年龄函数，识别具有不同轨迹的参与者亚组。根据迄今为止可用的文献，我们假设初始 K=5 类 BMI 轨迹。
我们使用体重指数 (BMI) 重复测量 10,000 个人的长格式数据框。
提供了一个示例（模拟）数据集 bmi 来描述整个步骤， bmi_long 是长格式版本。
包含的变量有：
id – 个人 ID
年龄 – BMI 测量的年龄，以年为单位
bmi – 个人在 T1、T2、T3 和 T4 时间的体重指数，以 kg/m^2 为单位 true_class – 用于识别模拟个人 BMI 数据的类别的标签从
加载数据
绘制数据
潜在类轨迹建模的八步示例
为了对纵向结果 yijk 进行建模，对于 k=1:K，类，对于个体 i，在时间点 j，tj可以使用许多建模选择。我们在这里给出方程来说明这些，并按照复杂度增加的顺序将它们命名为模型 A 到 G。
模型 A：无随机效应模型 | 固定效应同方差 | – 解释个人轨迹与其平均类轨迹的任何偏差仅是由于随机误差
其中假设所有类的残差方差相等，
模型 B：具有特定类别残差的固定效应模型 | 异方差 | 与模型 A 相同的解释，随机误差在不同的类别中可能更大或更小。
其中假设残差方差不同
模型 C：随机截距 解释是允许个体的初始体重不同，但假设每个班级成员遵循平均轨迹的相同形状和大小
对于 k=1:K, classes, 对于个体 i, 在时间点 j, tj,
其中随机效应分布
模型 D：随机斜率 允许个体在初始权重和平均轨迹的斜率上有所不同，但曲率与轨迹
对于 k=1:K，类，对于个体 i，在时间点 j , tj,
其中假设随机效应分布为
模型 E：随机二次 – 跨类的共同方差结构 允许个体在类内通过初始权重、形状和大小变化的额外自由，但是假设每个类具有相同的变异量 R lcmm hlme/lcmm 对于 k=1： K, 类, 对于个体 i, 在时间点 j, tj,
其中假设随机效应分布为 
模型 F 和 G：随机二次 – 允许方差结构跨类变化的比例约束 增加模型 E 的灵活性，因为允许方差结构相差一个乘法因子，以允许某些类具有更大或更小的类内方差。该模型可以被认为是模型 G 的更简洁版本（将要估计的方差-协方差参数的数量从 6xK 参数减少到 6+（K-1）个参数。
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对于 k=1:K, classes, 对于个体 i, 在时间点 j, tj,
其中假设随机效应分布为 
第一步：选择随机效应结构的形式
为了确定随机效应的初始工作模型结构，可以遵循 Verbeke 和 Molenbergh 的基本原理来检查没有随机效应的模型中每个 K 类的标准化残差图的形状。
如果残差轮廓可以近似为平坦、直线或曲线，则分别考虑随机截距、斜率或二次项。
为了拟合没有随机效应的潜在类模型。
hlmfixed(bmig)
然后，我们将拟合模型输入 LCTM中的 step1 函数，以检查特定类别的残差。
第2步
优化步骤 1 中的初步工作模型以确定最佳类数，测试 K=1,…7。可以根据最低贝叶斯信息标准 (BIC) 来选择所选类别的数量。
set.seed(100)
for (i in 2:4) {
mi <- lchlme( data.frame(bmg\[1:500,\])
}
modelut <-kable(lin)
第 3 步
使用步骤 2 中推导出的偏好 K 进一步细化模型，测试最优模型结构。我们测试了七个模型，从简单的固定效应模型（模型 A）到允许残差在类别之间变化的基本方法（模型 B）到一组具有不同方差结构的五个随机效应模型（模型 CG）。
- A（SAS、PROC TRAJ）
- B型（R，mmlcr）
调用 source() 命令。
mmldata = bmi_l01 # )
# model_b$BIC
- C （SAS、PROC TRAJ）
- D 型（SAS、PROC TRAJ）
- E型 (R, lcmm)
model_e <- hlme(fixed = bmi ~1+ age + I(age^2), mixture = ~1 + age + I(age^2), random = ~1 + age, ng = 5, nwg = F, idiag = FALSE, data = data.frame(bmi_long\[1:200,\]), subject = "id") #> Be patient, hlme is running ... #> The program took 0.77 seconds
model_e$BIC
- F型 (R, lcmm)
fixed = bmi ~1+ age + I(age^2), mixture = ~1 + age + I(age^2)
mod$BIC
- G （SAS、PROC TRAJ）
执行一些模型充分性评估。
第四步
首先，对于每个参与者，计算被分配到每个轨迹类的后验概率，并将个体分配到概率最高的类。在所有类别中，这些最大后验分配概率 (APPA) 的平均值高于 70% 被认为是可以接受的。使用正确分类、不匹配的几率进一步评估模型的充分性。
LCTMdel_f
第 5 步
图形表示方法；
- 绘制包含每个类的时间平均轨迹
- 每个类具有 95% 预测区间的平均轨迹图，显示每个类内预测的随机变化
plotpred <- predictY plototp
- 个人水平的“面条图”随时间变化，取决于样本量，可能使用参与者的随机样本
ggplot(bm, aes(x = age, y = bmi)) + geom_line
ggplot(bmong) + geom_line
第 6 步
评估模型辨别。
第 7 步
使用四种方法评估临床特征和合理性；
1. 评估轨迹模式的临床意义，旨在包括至少 1% 的人群的类别
postprb( modf )
2. 评估轨迹类别的临床合理性
使用 _6.2_中生成的图 来评估预测的趋势对于正在研究的组是否现实。例如，对于研究 BMI，显示下降到 <5 kg/m2 的预测趋势是不现实的。
3. 潜在类别与传统分类的特征列表
使用从所选模型中提取类分配；
然后用描述性变量反馈到主数据集中。
然后可以根据需要将这些制成表格。
等等。
4. 使用 kappa 统计的类成员与传统 BMI 类别成员的一致性
# 定义BMI类别，这些类别的数量需要与类别的数量相等 confusionMatrix(bmi_class, bmclass kable(y, row.names = )
第 8 步
酌情进行敏感性分析。
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关于作者
Kaizong Ye是拓端研究室（TRL）的研究员。在此对他对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在上海财经大学完成了统计学专业的硕士学位，专注人工智能领域。擅长Python.Matlab仿真、视觉处理、神经网络、数据分析。
本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。
非常感谢您阅读本文，如需帮助请联系我们！
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