混合軌跡モデリング

定義

混合軌跡モデリングは、（多母集団の存在が想定される）縦断データ解析に用いられる統計モデルである。

数理的には、グループのレベルではパラメトリック分析を、個人のレベルではノンパラメトリック分析を行うセミパラメトリックな統計モデルである。即ち個人のランダム効果を考えないモデルである。

多母集団の成長曲線モデルよりも頑健性が高い。

縦断データから、複数の成長パターンを推定できる（成長パターンの類型化が可能である）。類型数を変えてモデルのあてはめを行い、モデル間の適合度を比較することによって、累計数を決定可能である。

成長パターンに対して独立変数を設定し、ある時点の独立変数から成長パターンを推測することも可能である。