R语言 用R做潜在类别分析怎么做出BLRT、LMR结果？

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用R做潜在类别分析的时候指出来了以下结果，怎么才能做出BLRT、LMR结果？要用哪个程序？
$r4arthre
           Pr(1)  Pr(2)
class 1:  0.4086 0.5914
class 2:  0.6289 0.3711

$r4asthmae
           Pr(1)  Pr(2)
class 1:  0.8148 0.1852
class 2:  0.9758 0.0242

Estimated class population shares
0.343 0.657

Predicted class memberships (by modal posterior prob.)
0.3185 0.6815

=========================================================
Fit for 2 latent classes:
=========================================================
number of observations: 10764
number of estimated parameters: 29
residual degrees of freedom: 10735
maximum log-likelihood: -59797.04

AIC(2): 119652.1
BIC(2): 119863.3
G^2(2): 7219.466 (Likelihood ratio/deviance statistic)
X^2(2): 373736.9 (Chi-square goodness of fit)

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关键词：潜在类别分析 怎么做 R语言 LMR observations R语言 潜在类别分析

同问，请问这个问题您解决了吗？

可以试试mclust 或者 tidyLPA

install.packages("tidyLPA")
library(tidyLPA)
fit <- estimate_profiles(
  data,
  n_profiles = 1:3,  # 测试1-3个类别
  models = 1:6,      # 测试不同协方差结构
  bootstrap_LRT = TRUE  # 运行BLRT
)
get_fit(fit)