本文是潜变量分析系列文章第4篇！ 轨迹模型常应用于纵向数据，今天给大家带来一篇《柳叶刀》关于轨迹模型应用的译稿，一起学习顶刊是如何进行轨迹模型分析的。
近期，《JAMA》主刊一项前瞻性队列研究，通过识别青少年屏幕使用的行为轨迹模式，发现青少年在成长过程中若呈现出高水平的、或逐渐增强的“成瘾式”的电子产品/屏幕使用行为
常规机器学习分析的文章大家都看了不少了，今天给大家分享一篇基于4种不同中国青少年受欺凌的受害者轨迹，使用常见的随机森林（RF）法构建预测模型。 先来看看本文的研究设计吧： 1.数据收集与处理
√什么是轨迹模型？ 简单来说，轨迹模型分组无非将多次测量的变量或多个变量进行聚类，将其整理成一个变量，比如多次测量的暴露因素聚类成一个暴露因素。 那么这个暴露因素可以分为：持续上升，先上升后下降，持续下降这么几组。
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