=0)最初に定式化したモデルと同じである。h_{ij}と共変量のあいだのロジスティック・ハザードモデルも、mplusモデルでうまく表現できる。共変量がないとき、ハザードになんらかの制約をかけないかぎり、このモデルの自由度は0である。したがって潜在クラスを導入するには、ハザードに制約をかけるか、共変量を導入する必要がある。(生存モデルではこういうのを長期生存者というそうだ)、それは「全時点で閾値が無限大、共変量の係数\kappaも潜在変数の係数\lambdaも0」という潜在クラスとして表現できるが、この潜在クラスを組み込んだモデルは共変量なしには識別できない(観察期間終了による打ち切りのうち誰が長期生存者なのかわからない、ということかしらん?)。ひとつめは、刑務所から出てきてから再犯するまでのモデルで、共変量は出所後の財政的支援の有無(時間独立。実はこれ、制御変数である。すごい実験だなあ...)。比例ハザードオッズ性を確認する。直接に矢印が刺さるモデルになる。\etaに矢印が刺さるモデルになる(おおおお...)。後者のモデルの適合が良かったので、さらにハザードを個人内で一定にしたモデルと比較する。ええと、すべてのuの切片を等しく、かつ係数も等しくするんでしょうね。このモデルも適合が良い。ふたつめは、入学してから退学するまでのモデル。共変量は攻撃的行動なのだけど、測定誤差を含んでいるので、そっちはそっちで潜在クラス成長モデルを組み同時推定する。潜在クラスも潜在変数も2つある。すいません、精力不足で付き合えません。再犯の事例を読んでいて混乱してしまったが、発想をガラッと切り替えないといけないと気がついた。Muthenさんたちの枠組みで見た離散時間生存モデルは、パス図で書くとなんだか平凡なCFAやLCAのようにみえるが、要するにハザードの潜在成長モデルなのだ。factor"と書いてある)。潜在成長モデルについて考えるときに必要な、あの発想の転換を思い出さないといけない。そのことに気がついただけでも、目を通した価値があった。いうことにしておこう。離散時間生存モデルへの。