В статистике , скрытые переменные (от латинского : причастие настоящего из lateo ( «лежит скрытые»), в отличие от наблюдаемых переменных ) являются переменными , которые непосредственно не наблюдается , но скорее выведенные (через математическую модель ) от других переменных, которые наблюдаются ( непосредственно измеряется). Математические модели, которые стремятся объяснить наблюдаемые переменные в терминах скрытых переменных, называются моделями скрытых переменных . Модели со скрытыми переменными используются во многих дисциплинах, включая психологию , демографию , экономику и др.инженерия , медицина , физика , машинное обучение / искусственный интеллект , биоинформатика , хемометрика , обработка естественного языка , эконометрика , менеджмент и социальные науки .
Скрытые переменные могут соответствовать аспектам физической реальности. В принципе, их можно измерить, но не по практическим причинам. В этой ситуации обычно используется термин скрытые переменные (отражающий тот факт, что переменные значимы, но не наблюдаемы). Другие скрытые переменные соответствуют абстрактным понятиям, таким как категории, поведенческие или психические состояния или структуры данных. В этих ситуациях можно использовать термины « гипотетические переменные» или « гипотетические конструкции» .
Использование скрытых переменных может способствовать уменьшению размерности данных. Многие наблюдаемые переменные могут быть агрегированы в модели для представления базовой концепции, что упрощает понимание данных. В этом смысле они выполняют функцию, аналогичную функции научных теорий. В то же время скрытые переменные связывают наблюдаемые (« субсимвольные ») данные в реальном мире с символьными данными в моделируемом мире.
Примеры
Психология
Скрытые переменные, созданные с помощью методов факторной аналитики, обычно представляют «общую» дисперсию или степень, в которой переменные «перемещаются» вместе. Переменные, у которых нет корреляции, не могут привести к скрытой конструкции, основанной на модели общих факторов . [2]
- « Большая пятерка личностных качеств » была выведена с помощью факторного анализа .
- экстраверсия [3]
- пространственные способности [3]
- мудрость «Два наиболее распространенных способа оценки мудрости - это результативность, связанная с мудростью, и скрытые переменные меры». [4]
- G Спирмена , или общий фактор интеллекта в психометрии [5]
Экономика
Примеры скрытых переменных из области экономики включают качество жизни , деловую уверенность, моральный дух, счастье и консерватизм: все это переменные, которые нельзя измерить напрямую. Но связывая эти скрытые переменные с другими наблюдаемыми переменными, значения скрытых переменных могут быть выведены из измерений наблюдаемых переменных. Качество жизни - это скрытая переменная, которую нельзя измерить напрямую, поэтому наблюдаемые переменные используются для определения качества жизни. Наблюдаемые переменные для измерения качества жизни включают богатство, занятость, окружающую среду, физическое и психическое здоровье, образование, отдых и досуг, а также социальную принадлежность.
Медицина
Методология скрытых переменных используется во многих областях медицины . Класс проблем, которые естественно поддаются подходам с латентными переменными, - это лонгитюдные исследования, в которых шкала времени (например, возраст участника или время, прошедшее с начала исследования) не синхронизирована с изучаемым признаком. Для таких исследований ненаблюдаемая временная шкала, синхронизированная с изучаемым признаком, может быть смоделирована как преобразование наблюдаемой временной шкалы с использованием скрытых переменных. Примеры этого включают моделирование прогрессирования заболевания и моделирование роста (см. Вставку).
Вывод скрытых переменных
Существует ряд различных классов моделей и методологий, которые используют скрытые переменные и позволяют делать выводы при наличии скрытых переменных. Модели включают:
- линейные модели смешанных эффектов и нелинейные модели смешанных эффектов
- Скрытые марковские модели
- Факторный анализ
Методы анализа и вывода включают:
- Анализ главных компонентов
- Частичная регрессия наименьших квадратов
- Скрытый семантический анализ и вероятностный латентно-семантический анализ
- EM алгоритмы
- Алгоритм Метрополиса-Гастингса
Байесовские алгоритмы и методы
Байесовская статистика часто используется для вывода скрытых переменных.
- Скрытое размещение Дирихле
- Процесс Китайского ресторана часто используются , чтобы обеспечить предварительное распределение по заданиям объектов к скрытым категориям.
- Индийский процесс шведского стола часто используются , чтобы обеспечить предварительное распределение по заданиям латентных бинарных функций к объектам.
Смотрите также
- Сбивает с толку
- Зависимые и независимые переменные
- Нижняя граница доказательств
- Скрытая переменная модель
- Теория отклика предмета
- Модель раша
- Прокси (статистика)
- Моделирование пути методом частичных наименьших квадратов
- Частичная регрессия наименьших квадратов
- Структурное моделирование уравнение
- Промежуточная переменная
Рекомендации
- ^ Raket Л.Л., Sommer S, Маркуссно В (2014). «Нелинейная модель смешанных эффектов для одновременного сглаживания и регистрации функциональных данных». Письма о распознавании образов . 38 : 1–7. DOI : 10.1016 / j.patrec.2013.10.018 .
- ^ Табачник, Б.Г.; Фиделл, LS (2001). Использование многомерного анализа . Бостон: Аллин и Бэкон. ISBN 978-0-321-05677-1.[ требуется страница ]
- ^ а б Borsboom, D .; Мелленберг, Г.Дж .; ван Хеерден, Дж. (2003). «Теоретический статус скрытых переменных» (PDF) . Психологический обзор . 110 (2): 203–219. CiteSeerX 10.1.1.134.9704 . DOI : 10.1037 / 0033-295X.110.2.203 . PMID 12747522 . Архивировано из оригинального (PDF) 20 января 2013 года . Проверено 8 апреля 2008 .
- ^ Грин, Джеффри А .; Браун, Скотт С. (2009). «Шкала развития мудрости: дальнейшие исследования действительности». Международный журнал старения и человеческого развития . 68 (4): 289–320 (стр. 291). DOI : 10.2190 / AG.68.4.b . PMID 19711618 .
- ^ Спирмен, К. (1904). « » General Intelligence, «Объективно определить и измерить». Американский журнал психологии . 15 (2): 201–292. DOI : 10.2307 / 1412107 . JSTOR 1412107 .
дальнейшее чтение
- Кмента, Ян (1986). «Скрытые переменные» . Элементы эконометрики (второе изд.). Нью-Йорк: Макмиллан. С. 581–587 . ISBN 978-0-02-365070-3.