Als «latent-variable» getaggte Fragen

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.

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LDA gegen word2vec
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 Zusammenhang mit der Singulärwertzerlegung punktweiser gegenseitiger Informationen, siehe …
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Latent Class Analysis vs. Cluster Analysis - Unterschiede in den Schlussfolgerungen?
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 empirische Beschreibung von korrelierten Attributen aus einem Clustering-Algorithmus ist? …
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Latent Variable Interpretation von generalisierten linearen Modellen (GLMs)
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 Variableninterpretation beispielsweise für die Poisson-Regression zur Verfügung? Wie wäre es mit einer binomialen Regression (wie logit oder …
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Wie wählt man eine optimale Anzahl latenter Faktoren bei der nicht-negativen Matrixfaktorisierung?
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 \approx \mathbf W\mathbf H, Zum Beispiel, indem Sie verlangen, dass nicht negative …
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Parameter gegen latente Variablen
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 Variablen werden nicht beobachtet, haben aber eine …
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Wie kann die Anzahl der Elemente mithilfe der Faktorenanalyse, der internen Konsistenz und der Elementantworttheorie in Verbindung reduziert werden?
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 Angststörungen festgestellt werden. Ein Artikel könnte so aussehen: "Ich muss …
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Was ist der Unterschied zwischen VAE und stochastischer Backpropagation für tiefe generative Modelle?
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, obwohl sich beide Autorengruppen gegenseitig zitieren.
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Was ist der Unterschied zwischen einem MIMIC-Faktor und einem Composite mit Indikatoren (SEM)?
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 Wesentlichen f1ist ein Ergebnis für Regressions x1, x2und x3, und y1, y2und y3sind …
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Wie verwenden Sie den EM-Algorithmus, um MLEs für eine latente Variablenformulierung eines Poisson-Modells mit Null-Inflation zu berechnen?
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 …
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Warum enthält der Name EM-Algorithmus ein E.
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 Expectationwird einfach genommen, um die logarithmische Wahrscheinlichkeit neu zu formulieren, um in Jensens …
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