潜变量

更新时间:2024-03-09 01:25

潜变量,与可观察变量相对,是不直接观察但是通过观察到的其他变量推断(通过数学模型)的变量(直接测量)。旨在用潜在变量解释观察变量的数学模型称为潜变量模型。

介绍

潜变量是指不能被直接精确观测或虽能被观测但尚需通过其它方法加以综合的指标,是在记录单元之间变化且其变化影响记录特征的任何未记录到的特征。结果是记录特征之间的联系,这种联系实际上并不是由记录特征本身的任何因果关系产生的。

结构方程模型中包括两种主要变量:潜变量(Latent Variable),显变量(Manifest Variable)。潜变量是实际工作中无法直接测量到的变量,包括比较抽象的概念和由于种种原因不能准确测量的变量。一个潜变量往往对应着多个显变量,可以看做其对应显变量的抽象和概括,显变量则可视为特定潜变量的反应指标。

潜变量可分为内生潜变量和外生潜变量,外生潜变量在模型不受其他任何一个变量的影响但影响其他变量的变量,内生潜变量在模型中总会受到一个其他变量影响的变量。

潜在变量的例子

心理学

由因子分析方法创建的潜在变量通常表示“共享”方差,或变量“移动”在一起的程度。没有相关性的变量不能导致基于公因子模型的潜在构造。

使用因子分析推断出“五大人格特质”。

外向性.

空间能力.

智慧“评估智慧的两种主要手段包括与智慧相关的表现和潜在的变量测量。

经济学

来自经济学领域的潜在变量的例子包括生活质量,商业信心,士气,幸福和保守主义:这些都是无法直接衡量的变量。但是将这些潜在变量与其他可观察变量联系起来,可以从可观察变量的测量值推断出潜在变量的值。生活质量是潜在的变量,无法直接测量,因此可观察的变量用于推断生活质量。衡量生活质量的可观察变量包括财富,就业,环境,身心健康,教育,娱乐和休闲时间以及社会归属。

推断潜在变量的常用方法

1、隐马尔可夫模型

2、因子分析;

3、主成分分析;

4、偏最小二乘回归;

5、潜在语义分析和概率潜在语义分析;

6、EM算法。

贝叶斯算法和方法

贝叶斯统计通常用于推断潜在变量。

潜在的Dirichlet分配

1、离散时间的随机过程通常用于提供对潜在类别的对象分配的预先分配。

2、随机过程通常用于提供对潜在二元特征到对象的赋值的先验分布。

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