Модель латентной переменной — статистическая модель в вероятности, которая связывает набор наблюдаемых переменных (то есть таких, которые могут быть измерены в явном виде без использования математических моделей) с набором латентных переменных. Такие модели применяются в биологии, информатике и социальных науках.
Распространёнными примерами использования моделей латентных переменных являются приложения в психометрии (например, суммирование ответов на набор вопросов в анкете с помощью модели факторного анализа, предполагающей меньшее количество психологических характеристик, таких как экстраверсия, которые обуславливают ответы на вопросы анкеты или более понятно: ответы на вопросы «Вы довольны?» или «Вы чувствуете себя хорошо?» являются наблюдаемыми (явными) переменными, так как на них можно получить чёткий ответ (да / нет), а значит они поддаются непосредственному вычислению, однако настроение в момент ответа не поддается вычилению и, следовательно, является скрытой переменной) и обработка естественного языка (например, тематическая модель, суммирующая набор текстов по нескольким схожим темам).
Различные типы моделей скрытых переменных можно сгруппировать в зависимости от того, являются ли наблюдаемые и скрытые переменные категориальными или непрерывными: Переменные в манифесте Скрытые переменные Непрерывные Категориальные Непрерывные Факторный анализ Современная теория тестирования Категориальные
представляет собой простейшую форму современной теории тестирования, где играют главную роль в анализе латентных профилей.
В факторном анализе и современной теории тестирования латентные переменные рассматриваются как непрерывные нормально распределённые переменные, а в и – как полиномиальные.
Примечания
Категория:Вероятность Категория:Математика