Modele klas ukrytych (ang. Latent class models, w skrócie LCM) – zbiór metod statystycznych wykorzystywanych w analizie skupień (tzw. model-based clustering), w ramach których tworzone są mieszanki rozkładów. Mieszanki rozkładów tworzone są przez określoną liczbę rozkładów składowych, zaś udział każdego z rozkładów składowych w mieszance określa tzw. parametr mieszającyRybicka, A., Jefmański, B., & Pełka, M. (2012). Analiza klas ukrytych w badaniach satysfakcji studentów. "Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu", (242), 247-255..
W podejściu odwołującym się do modeli klas ukrytych dokonuje się oszacowania parametrów modelu i obliczane jest prawdopodobieństwo przynależności badanych obiektów do klas. Następnie na podstawie tych prawdopodobieństw dokonuje się klasyfikacji obiektów.
W poniższej tabeli zaprezentowano cztery rodzaje modeli ze zmiennymi ukrytymi uwzględniając typ zmiennych ukrytych i obserwowalnych.
+ Zmienna ukryta ciągła Zmienna ukryta kategorialna Zmienna obserwowalna ciągła Analiza czynnikowa Analiza profili ukrytych Zmienna obserwowalna kategorialna Analiza cech ukrytych (IRT) Analiza klas ukrytych
Przypisy
Kategoria:Statystyka