Latente Variablen beziehen sich auf Variablen, die nicht direkt beobachtet werden können. Diese Variablen werden als beobachtbare Variablen definiert. Im engeren Sinne wird "latente Variable" als das angesehen / modelliert, was die beobachteten Variablen in einem impliziten Datengenerierungsprozess erzeugt. Auch versteckte oder lauernde Variablen genannt.
Ich versuche zu verstehen, was Ähnlichkeit zwischen Latent Dirichlet Allocation und word2vec ist, um die Ähnlichkeit von Wörtern zu berechnen. Soweit ich weiß, ordnet LDA Wörter einem Vektor der Wahrscheinlichkeiten latenter Themen zu, während word2vec sie einem Vektor reeller Zahlen zuordnet (im...
Was sind die Unterschiede in den Schlussfolgerungen, die aus einer Latent Class Analysis (LCA) gegenüber einer Cluster-Analyse gezogen werden können? Ist es richtig, dass eine Ökobilanz eine zugrunde liegende latente Variable annimmt, die zu den Klassen führt, während die Clusteranalyse eine...
Kontext Ich habe über die Item-Response-Theorie gelesen und finde sie faszinierend. Ich glaube, ich verstehe die Grundlagen, aber ich frage mich, wie ich statistische Techniken anwenden soll, die sich auf das Gebiet beziehen. Im Folgenden finden Sie zwei Artikel, die dem Bereich ähnlich sind, in...
Kurzfassung: Wir wissen, dass logistische Regression und Probit-Regression so interpretiert werden können, dass sie eine kontinuierliche latente Variable beinhalten, die vor der Beobachtung anhand eines festgelegten Schwellenwerts diskretisiert wird. Steht eine ähnliche latente
Bei gegebener Matrix findet die nicht negative Matrixfaktorisierung (NMF) zwei nicht negative Matrizen und ( dh mit allen Elementen ) zur Darstellung der zerlegten Matrix als:Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n}Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k}Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n}≥0≥0\ge 0 V≈WH,V≈WH,\mathbf V...
Ich habe schon früher danach gefragt und mich wirklich schwer getan, herauszufinden, was einen Modellparameter ausmacht und was ihn zu einer latenten Variablen macht. Wenn man sich also verschiedene Themen zu diesem Thema auf dieser Website ansieht, scheint der Hauptunterschied zu sein: Latente...
Ich bin gerade dabei, einen Fragebogen empirisch zu entwickeln, und werde in diesem Beispiel beliebige Zahlen verwenden, um dies zu veranschaulichen. Für den Kontext entwickle ich einen psychologischen Fragebogen, der darauf abzielt, Gedankenmuster zu bewerten, die häufig bei Menschen mit...
Das auf Null aufgeblasene Poisson-Regressionsmodell wird für eine Stichprobe durch und es wird ferner angenommen, dass die Parameter und erfüllt sindY i = { 0 mit der Wahrscheinlichkeit p i + ( 1 - p i ) e - λ i k mit der Wahrscheinlichkeit ( 1 - p i ) e - λ i λ k i / k ! λ = ( λ 1 , … , λ n ) p...
Bei der Modellierung von Strukturgleichungen mit latenten Variablen (SEM) lautet die gängige Modellformulierung "Multiple Indicator, Multiple Cause" (MIMIC), wobei eine latente Variable durch einige Variablen verursacht und von anderen reflektiert wird. Hier ist ein einfaches Beispiel: Im...
Wenn XXX eine beobachtete Datenmatrix ist und YYY eine latente Variable ist, dann X=WY+μ+ϵX=WY+μ+ϵX=WY+\mu+\epsilon Wobei μμ\mu der Mittelwert der beobachteten Daten ist und ϵϵ\epsilon der Gaußsche Fehler / Rauschen in Daten ist und WWW als Hauptunterraum bezeichnet wird. Meine Frage ist, wenn...
Das zugrunde liegende Modell von PLS ist, dass eine gegebene Matrix X und n gegebener Vektor y durch X = T P ' + E , y = T q ' + f , wobei T eine latente n × k- Matrix ist, und E , in Beziehung stehen. f sind Rauschausdrücke (vorausgesetzt, X , y sind zentriert).n×mn×mn \times...
Was ist der Unterschied zwischen der automatischen Codierung von Variations-Bayes und der stochastischen Backpropagation für tiefe generative Modelle ? Führt die Schlussfolgerung bei beiden Methoden zu denselben Ergebnissen? Mir sind keine expliziten Vergleiche zwischen den beiden Methoden bekannt,...
Dies ist ein Übungsproblem für eine Zwischenprüfung. Das Problem ist ein Beispiel für einen EM-Algorithmus. Ich habe Probleme mit Teil (f). Ich liste die Teile (a) - (e) zur Vervollständigung auf und falls ich früher einen Fehler gemacht habe. Sei unabhängige exponentielle Zufallsvariablen mit der...
Ich versuche, eine latente Klassenwachstumsanalyse (LCGA) und / oder Wachstumsmischungsmodelle (GMMs) in R durchzuführen. Die Daten, die ich verwende, sind eine zunehmende Anzahl von Gabeln von Git-Repositories (diskrete Variable, nicht kategorisch), wie Sie können siehe in diesem Datensatz . Ich...
Ich habe Probleme, eine Lösung für die Durchführung eines Post-hoc-Tests (Tukey HSD) nach einer ANOVA mit 2 Faktoren (beide innerhalb der Probanden) mit wiederholten Messungen in R zu finden. Für die ANOVA habe ich die aov-Funktion verwendet: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)),...
Neuere Forschungen haben versucht festzustellen, ob bestimmte psychologische Konstrukte latent dimensional oder taxonisch sind (dh einschließlich Taxons oder Klassen). Beispielsweise könnten Forscher daran interessiert sein, herauszufinden, ob es eine bestimmte "Klasse" von Menschen gibt, bei denen...
Ich verstehe, wo der E-Schritt im Algorithmus stattfindet (wie im Abschnitt "Mathematik" unten erläutert). Meiner Meinung nach ist der Schlüsseleinfallsreichtum des Algorithmus die Verwendung der Jensen-Ungleichung, um eine Untergrenze für die Log-Wahrscheinlichkeit zu erstellen. In diesem Sinne...
Gibt es einen statistischen Grund, warum die Artikelanalyse / Antworttheorie nicht weiter verbreitet ist? Wenn ein Lehrer beispielsweise einen Multiple-Choice-Test mit 25 Fragen durchführt und feststellt, dass 10 Fragen von allen richtig beantwortet wurden, wurden 10 Fragen von einem wirklich...
Ich lese gerade Artikel über probabilistische PCA und frage mich, warum der Gaußsche Prior (und nicht irgendein anderer Prior) für die latenten Variablen ausgewählt wurde. Ist es nur, weil es einfach ist oder gibt es einen anderen Grund? Verweise: Tipping & Bishop, 1999, Probabilistische...
Diese Frage ergibt sich aus der Diskussion nach einer vorherigen Frage: Welche Verbindung besteht zwischen partiellen kleinsten Quadraten, reduzierter Rangregression und Hauptkomponentenregression? Für die Hauptkomponentenanalyse ist ein häufig verwendetes Wahrscheinlichkeitsmodell wobei , \ mathbf...