潜在クラス成長分析（LCGA）/成長混合モデル（GMM）を実行するために使用するRパッケージはどれですか？

Rで潜在クラス成長分析（LCGA）および/または成長混合モデル（GMM）を実行しようとしています。使用しているデータは、gitリポジトリ（離散変数、カテゴリーではない）のフォークの数が増えています。このデータセットを参照してください。

私はを試しlavaanましたが、潜在成長曲線モデルを適合させるのに役立ちましたが、潜在クラスを特定することはできませんでした。またpoLCA、を試してみましたが、これはカテゴリカルな多変数変数に対してのみ機能するため、どちらも不十分でした。

離散変数データで潜在クラス成長分析を実行するための最も適切なRパッケージは何ですか？

私がやりたい分析は、Qureshi＆Fang（2010）の分析と似ています。

Qureshi、I.とFang、Y.2010。「オープンソースソフトウェアプロジェクトの社会化：成長混合モデリングアプローチ」、組織的研究手法（14：1）、ページ208–238。

OpenMxのあなたはそれがCRANにないので、彼らのウェブサイトからパッケージをインストールする必要がありますけれどもプロジェクトは、成長の混合モデルを推定することができます。これらの設定方法については、ユーザーマニュアル（セクション2.8）にも例があります。

また、GMMのノンパラメトリックな同等物を推定するパッケージKmlおよびKml3d（結合軌跡）もあります。これらの分析の結果としてパラメーターを取得するのではなく、クラス内の各観測の分類のみを取得します。ただし、ほとんどのアプリケーションでは、とにかくLCGAおよびGMMのパラメーターを使用せず、これらのアプリケーション、特にGMMよりもはるかに堅牢です。パッケージと完全なRのドキュメントには2つまたは3つの出版物があります。