Variáveis latentes referem-se a variáveis que não podem ser observadas diretamente. Essas variáveis são definidas em termos de variáveis observáveis. Em sentido restrito, "variável latente" é vista / modelada como o que gera as variáveis observadas em um processo implícito de geração de dados. Também chamadas de variáveis ocultas ou ocultas.
Estou tentando entender qual é a semelhança entre Alocação de Dirichlet Latente e word2vec para calcular a similaridade de palavras. Pelo que entendi, o LDA mapeia palavras para um vetor de probabilidades de tópicos latentes , enquanto o word2vec as mapeia para um vetor de números reais...
Quais são as diferenças nas inferências que podem ser feitas a partir de uma análise de classe latente (ACV) versus uma análise de cluster? É correto que uma ACV assuma uma variável latente subjacente que dê origem às classes, enquanto a análise de cluster é uma descrição empírica de atributos...
Contexto Eu tenho lido sobre a teoria da resposta ao item e acho fascinante. Acredito que compreendo o básico, mas fiquei me perguntando como aplicar técnicas estatísticas relacionadas à área. Abaixo estão dois artigos semelhantes à área em que gostaria de aplicar o
Versão curta: Sabemos que a regressão logística e a regressão probit podem ser interpretadas como envolvendo uma variável latente contínua que é discretizada de acordo com algum limite fixo antes da observação. Existe uma interpretação variável latente semelhante disponível para, por exemplo,...
Dada uma matriz , a fatoração de matriz não negativa (NMF) encontra duas matrizes não negativas e ( ou seja, com todos os elementos ) para representar a matriz decomposta como:W m × k H k × n ≥0Vm×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...
Eu perguntei sobre isso antes e realmente tenho lutado para identificar o que torna um parâmetro de modelo e o que o torna uma variável latente. Portanto, analisando vários tópicos sobre este tópico neste site, a principal distinção parece ser: Variáveis latentes não são observadas, mas têm uma...
Estou desenvolvendo empiricamente um questionário e usarei números arbitrários neste exemplo para ilustrar. Para contextualizar, estou desenvolvendo um questionário psicológico destinado a avaliar padrões de pensamento comumente identificados em indivíduos com transtornos de ansiedade. Um item pode...
O modelo de regressão de Poisson inflado com zero é definido para uma amostra por e assume ainda que os parâmetros e atendem(y1,…,yn)(y1,…,yn)(y_1,\ldots,y_n)Yi={0kwith probability pi+(1−pi)e−λiwith probability (1−pi)e−λiλki/k!Yi={0with probability pi+(1−pi)e−λikwith...
Na modelagem de equações estruturais com variáveis latentes (SEM), uma formulação de modelo comum é "Múltiplo Indicador, Causa Múltipla" (MIMIC), em que uma variável latente é causada por algumas variáveis e refletida por outras. Aqui está um exemplo simples: Essencialmente, f1é um resultado...
se é observado matriz de dados e é variável latente, entãoYXXXYYY X=WY+μ+ϵX=WY+μ+ϵX=WY+\mu+\epsilon Onde é a média dos dados observados, e é o erro / ruído gaussiano nos dados, e é chamado subespaço principal.ϵ Wμμ\muϵϵ\epsilonWWW Minha pergunta é: quando o PCA normal é usado, obteríamos um...
O modelo subjacente do PLS é que um dado vetor e vetor são relacionados por onde é uma matriz latente , e são termos de ruído (as operações estão centralizadas).X n y X = T P ′ + E , y = T q ′ + f , T n × k E , f X , yn × mn×mn \times mXXXnnnyyyX= TP′+ E,X=TP′+E,X = T P' + E, y= Tq′+ f,y=Tq′+f,y...
Qual é a diferença entre Bayes variacionais de codificação automática e retropropagação estocástica para modelos geradores profundos ? A inferência nos dois métodos leva aos mesmos resultados? Não conheço nenhuma comparação explícita entre os dois métodos, apesar de ambos os grupos de autores se...
Esse é um problema de prática para um exame intermediário. O problema é um exemplo de algoritmo EM. Estou tendo problemas com a parte (f). Listo as partes (a) - (e) para conclusão e, caso tenha cometido um erro anteriormente. Seja sejam variáveis aleatórias exponenciais independentes com taxa ....
Estou tentando executar uma análise de crescimento de classe latente (LCGA) e / ou modelos de mistura de crescimento (GMMs) em R. Os dados que estou usando são um número crescente de bifurcações de repositórios git (variável discreta, não categórica), como você pode veja neste conjunto de dados...
Tenho problemas para encontrar uma solução sobre como executar um teste post-hoc (Tukey HSD) após uma ANOVA de medidas repetidas de dois fatores (ambos em indivíduos) em R. Para a ANOVA, usei a função aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Depois de ler as respostas...
Pesquisas recentes tentaram determinar se certas construções psicológicas são latentemente dimensionais ou taxônicas (isto é, incluindo táxons ou classes). Por exemplo, os pesquisadores podem estar interessados em descobrir se existe uma certa "classe" de pessoas com maior probabilidade de...
Eu entendo onde a etapa E acontece no algoritmo (conforme explicado na seção de matemática abaixo). Na minha opinião, a principal engenhosidade do algoritmo é o uso da desigualdade de Jensen para criar um limite inferior à probabilidade do log. Nesse sentido, aceitar isso Expectationé simplesmente...
Existe uma razão estatística para a análise da item / teoria da resposta não ser mais amplamente aplicada? Por exemplo, se um professor faz um teste de múltipla escolha de 25 perguntas e descobre que 10 perguntas foram respondidas corretamente por todos, 10 perguntas foram respondidas por uma...
Atualmente, estou lendo artigos sobre PCA probabilístico e me pergunto por que o prior gaussiano (e não outro prior) é escolhido para as variáveis latentes? É apenas porque é simples ou há outro motivo? Referências: Tipping & Bishop, 1999, Análise Probabilística de Componentes Principais -...
Esta questão resulta da discussão que se segue a uma pergunta anterior: Qual é a conexão entre mínimos quadrados parciais, regressão de classificação reduzida e regressão de componentes principais? Para a análise de componentes principais, um modelo probabilístico comumente usado é...