В статистике под латентными или скрытыми переменными понимают такие переменные , которые не могут быть измерены в явном виде, а могут быть только выведены через математические модели с использованием наблюдаемых переменных. Скрытые переменные используются во многих областях, включая психологию , экономику , машинное обучение , биоинформатику , обработку естественного языка и социальные науки .

Иногда термин латентная переменная употребляют для описания свойств окружающего мира, которые теоретически могут быть измерены, однако на практике это невозможно. В этой ситуации чаще используется термин скрытая переменная (подчеркивая тот факт, что переменные действительно существуют, но скрыты). В остальных случаях латентные переменные обозначают абстрактные понятия, такие как поведенческие и психические состояния, или структуры данных . Также в этом случае может быть использован термин гипотетические переменные или гипотетические конструкции .

Одним из преимуществ скрытых переменных является то, что они позволяют данных. Большое число наблюдаемых переменных может быть обобщено в модель, чтобы представить лежащую в основе концепцию, сделать данные более легко воспринимаемыми. В этом смысле они выполняют функцию, сходную с функцией научных теорий.

Примеры латентных переменных

Экономика

Примеры латентных переменных, используемых в экономике, включают в себя качество жизни , деловое доверие, мораль, счастье и консерватизм: все они не могут быть измерены прямыми методами. Однако, связывая эти латентные переменные с другими, наблюдаемыми, можно вывести и их значения. Например, для измерения качества жизни используются такие наблюдаемые переменные, как богатство, занятость, окружающая среда, физическое и душевное здоровье, образование, отдых и время на досуг, и социальная принадлежность.

Психология

• Большая пятерка была выведена при помощи факторного анализа .
• экстраверсия
• пространственный интеллект
• мудрость. «Два из доминирующих методов оценки мудрости включают связываемую с мудростью деятельность и измерения латентной переменной.»

Распространенные методы получения латентных переменных

• Скрытая марковская модель
• Факторный анализ
• Метод главных компонент
• Латентно-семантический анализ и вероятностный латентно-семантический анализ
• EM-алгоритм

Байесовы алгоритмы

Для получения латентных переменных часто используются методы Байесовой статистики.

• латентное размещение Дирихле
• часто используется для априорного распределения присваивания объектов латентным категориям.
• часто используется для априорного распределения присваивания двоичных функций объектов.

Примечания