| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
잠재 변수(latent variable)는 구성개념(Construct)이 직접적으로 관찰되거나 측정이 되지 않는 변수를 의미한다. 사회과학적으로 잠재변수 자체로 전체 통계량을 측정하는 것은 불가능하기 때문에, (observed variable)에 의해 간접적으로 통계 측정을 수행한다.
, En estadística, las variables latentes (o … En estadística, las variables latentes (o variables ocultas, en contraposición a las variables observables), son las variables que no se observan directamente sino que son inferidas (a través de un modelo matemático) a partir de otras variables que se observan (medidos directamente). Los modelos matemáticos que tratan de explicar las variables observadas en términos de variables latentes se llaman modelos de variables latentes. Estos modelos se utilizan en muchas disciplinas, como la psicología, la economía, la medicina, la física, el aprendizaje máquina, la inteligencia artificial, bioinformática, procesamiento del lenguaje natural, la econometría, la gestión y las ciencias sociales. A veces variables latentes corresponden a aspectos de la realidad física, que se podrían medir en principio, pero pueden no serlo por razones prácticas. En esta situación, se utiliza el término variables ocultas común (lo que refleja el hecho de que las variables están "realmente allí", pero ocultas). Otras veces, las variables latentes corresponden a conceptos abstractos, como categorías, estados de comportamiento o mentales, o estructuras de datos. Los términos de variables hipotéticas o constructos hipotéticos se pueden utilizar en estas situaciones. Una ventaja de utilizar variables latentes es que reduce la dimensionalidad de los datos. Un gran número de variables observables se puede agregar en un modelo para representar un concepto subyacente, por lo que es más fácil de entender los datos. En este sentido, tienen una función similar a la de las teorías científicas. Al mismo tiempo, las variables latentes de enlace de datos observables ("sub-simbólico") en el mundo real a los datos simbólicos en el mundo modelado. Las variables latentes, como las creadas por los métodos de análisis factorial, por lo general representan la varianza "compartida", o el grado en que las variables 'se mueven' juntas. Las variables que no tienen correlación no pueden resultar en una construcción latente basado en el común modelo de factores.te basado en el común modelo de factores.
, Una variable latent (o variable oculta), e … Una variable latent (o variable oculta), en estadística, és una variable que no es pot observar directament i que cal deduir mitjançant un model matemàtic (per exemple model ocult de Markov) d'altres variables que són observables o mesurables. També es poden emprar aquestes variables latents per a explicar variables obsservables (models de variables latents). Vegeu Fig.1(models de variables latents). Vegeu Fig.1
, В статистике под латентными или скрытыми п … 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.ункцию, сходную с функцией научных теорий.
, En statistiques, une variable latente est une variable que l'on peut inférer depuis un modèle à partir d'une variable observée. Par exemple, en clustering, le numéro du cluster à laquelle une observation appartient est un exemple de variable latente.
, У статистиці лате́нтні змі́нні (дієприкмет … У статистиці лате́нтні змі́нні (дієприкметник теперішнього часу від лат. lateo («ховатися»), на противагу до ) — це змінні, які не спостерігаються безпосередньо, а швидше виводяться (з допомогою математичної моделі) з інших змінних, які спостерігаються (вимірюються безпосередньо). Математичні моделі, призначені пояснювати спостережувані змінні в термінах латентних, називаються . Моделі з латентними змінними застосовуються в багатьох дисциплінах, в тому числі в психології, економіці, медицині, фізиці, машинному навчанні/штучному інтелекті, біоінформатиці, обробці природної мови, економетриці, менеджменті й соціальних науках. Іноді латентні змінні відповідають аспектам фізичної реальності, вимірювати які можливо в принципі, але не можна з практичних міркувань. В цій ситуації зазвичай застосовується термін прихо́вані змі́нні (що відображає той факт, що ці змінні «дійсно є», але вони приховані). В інших випадках латентні змінні відповідають абстрактним поняттям, таким як категорії, поведінкові або психічні стани, або структури даних. В таких ситуаціях можуть застосовуватися терміни гіпотети́чні змі́нні або гіпотети́чні побудо́ви. Однією з переваг застосування латентних змінних є те, що їх вико ристовують для зниження розмірності даних. Велике число спостережуваних змінних може бути об'єднано в модель для представлення базової концепції, що полегшує розуміння даних. У цьому сенсі вони виконують функцію, схожу на функцію наукових теорій. У той же час латентні змінні з'єднують спостережувані (») дані в реальному світі з символьними даними в модельованому світі. Латентні змінні, як створені факторно-аналітичними методами, як правило, являють собою «спільну» дисперсію, або ступінь, до якого змінні «рухаються» разом. Змінні, які не мають жодної кореляції, не можуть привести до латентної побудови, яка ґрунтується на загальній факторній моделі.ґрунтується на загальній факторній моделі.
, Em estatística, variáveis latentes (do lat … Em estatística, variáveis latentes (do latim: particípio presente de lateo (“mentir escondido”), ao contrário de variáveis observáveis), são variáveis que não são diretamente observadas, mas são bastante inferidas (através de um modelo matemático) de outras variáveis que são observadas (medidas diretamente). Modelos matemáticos que visam explicar variáveis observadas em termos de variáveis latentes são chamados de modelos de variáveis latentes. Os modelos de variáveis latentes são usados em muitas disciplinas, incluindo psicologia, demografia, economia, engenharia, medicina, física, aprendizado de máquina / inteligência artificial, bioinformática, processamento de linguagem natural, econometria, gerenciamento e ciências sociais. Às vezes, as variáveis latentes correspondem a aspectos da realidade física, que poderiam, em princípio, ser medidos, mas podem não ser por razões práticas. Nessa situação, o termo variáveis ocultas é comumente usado (refletindo-se ao fato de que as variáveis estão "realmente presentes", mas ocultas). Outras vezes, as variáveis latentes correspondem a conceitos abstratos, como categorias, estados comportamentais ou mentais ou estruturas de dados. Os termos variáveis hipotéticas ou construções hipotéticas podem ser usados nessas situações. Uma vantagem do uso de variáveis latentes é que elas podem servir para reduzir a dimensionalidade dos dados. Um grande número de variáveis observáveis pode ser agregado em um modelo para representar um conceito subjacente, facilitando a compreensão dos dados. Nesse sentido, eles servem como uma função semelhante à das teorias científicas. Ao mesmo tempo, variáveis latentes conectam dados observáveis ("sub-simbólicos") no mundo real com dados simbólicos no mundo modelado.al com dados simbólicos no mundo modelado.
, 潜在変数（せんざいへんすう、latent variable、「隠された」を表すラテン … 潜在変数（せんざいへんすう、latent variable、「隠された」を表すラテン語: lateo から）は、統計学において、直接は観察されないが（数理モデルを通して）、観測（直接測定）された他の変数から推定される変数を意味する。観測された変数を潜在変数の観点から説明することを目的とした数理モデルは、潜在変数モデルと呼ばれる。潜在変数モデルは、心理学、人口統計学、経済学、工学、医学、物理学、機械学習/人工知能、バイオインフォマティクス、ケモメトリックス、自然言語処理、計量経済学、管理、社会科学など、多くの分野で使用されている。 潜在変数は、現実の側面に対応する場合がある。原理的には測定できるが実際には観測できない状況では、変数に意味があるが観測できないという事実から、「隠れた変数」という用語が一般的に使用される。カテゴリ・行動・精神状態・データ構造などの抽象的な概念に対応する潜在変数では、「仮想変数」または「仮想構成」という用語が用いられることがある。 潜在変数の使用することで、データの次元を減らすのに役立つ。多くの観測可能な変数をモデルに集約して、基礎となる概念を表すことができるため、データを理解しやすくなる。この意味で、それらは科学理論と同様の機能を果たす。同時に、潜在変数は、現実世界の観測可能な（サブシンボリックな）データをモデル化された世界のシンボリックなデータにリンクする。（サブシンボリックな）データをモデル化された世界のシンボリックなデータにリンクする。
, In statistics, latent variables (from Lati … In statistics, latent variables (from Latin: present participle of lateo, “lie hidden”) are variables that can only be inferred indirectly through a mathematical model from other observable variables that can be directly observed or measured. Such latent variable models are used in many disciplines, including political science, demography, engineering, medicine, ecology, physics, machine learning/artificial intelligence, bioinformatics, chemometrics, natural language processing, management and the social sciences. Latent variables may correspond to aspects of physical reality. These could in principle be measured, but may not be for practical reasons. In this situation, the term hidden variables is commonly used (reflecting the fact that the variables are meaningful, but not observable). Other latent variables correspond to abstract concepts, like categories, behavioral or mental states, or data structures. The terms hypothetical variables or hypothetical constructs may be used in these situations. The use of latent variables can serve to reduce the dimensionality of data. Many observable variables can be aggregated in a model to represent an underlying concept, making it easier to understand the data. In this sense, they serve a function similar to that of scientific theories. At the same time, latent variables link observable "sub-symbolic" data in the real world to symbolic data in the modeled world.rld to symbolic data in the modeled world.
, 在统计学中，潜变量，或称隐变量，潜在变量，与相对，指的是不可观测的随机变量。潜变量可 … 在统计学中，潜变量，或称隐变量，潜在变量，与相对，指的是不可观测的随机变量。潜变量可以通过使用数学模型依据观测得的数据被推断出来。用潜在变量解释观测变量的数学模型称为。 潜变量模型用于许多学科，包括心理学，人口学，经济学，工程学，医学，物理学，机器学习/人工智能，生物信息学，自然语言处理，计量经济学，管理和社会科学。 有些情况下，潜变量和现实中的一些因素是有关系的。测量这些因素理论上可行，实际上却很困难。这些情况里通常使用“隐变量（hidden variables）”这个词。另外一些情况下，潜变量指的是抽象概念，例如分类、行为、心理状态、数据结构等等。在这些情况下人们用 hypothetical variables 或者 hypothetical constructs 指代潜变量。 使用潜变量的好处之一是潜变量能用来降低数据的维度。大量的观测变量能够被整合起来成为一个潜变量来表示深层次的概念，使得观测数据更容易理解。量的观测变量能够被整合起来成为一个潜变量来表示深层次的概念，使得观测数据更容易理解。
, Zmienna ukryta albo utajona (ang. hidden/l … Zmienna ukryta albo utajona (ang. hidden/latent variable) – zmienna, która nie jest obserwowana bezpośrednio, jednak wpływa w pewien sposób na zmienne obserwowane. Niektóre metody statystyczne mają na celu odtwarzanie wartości zmiennych ukrytych, występujących w ich modelach, np.
* analiza czynnikowa i PCA zakładają, że zmienne objaśniające są liniowymi kombinacjami ukrytych .
* w analizie odpowiedniości (korespondencji) jest uważana za poagregowaną funkcję gęstości wielowymiarowego rozkładu współzależnych zmiennych ukrytych (dla dwóch wymiarów zwanych i ).
* w gradacyjnej analizie danych dane są uważane za zapis rozkładu dwuwymiarowego zmiennych wierszowej i kolumnowej, poddanego . Znormalizowane rangi zmiennej wierszowej i kolumnowej nazywane są tu (ang. grade scores). Są one odtwarzane za pomocą algorytmu GCA. Różnica pomiędzy zmienną ukrytą a parametrem modelu polega na tym, że parametr generalnie przyjmuje tę samą wartość dla całej próby, lub przynajmniej znacznej jej części, natomiast zmienna ukryta może mieć inną wartość dla każdej obserwacji.e mieć inną wartość dla każdej obserwacji.
|
| rdfs:comment |
Em estatística, variáveis latentes (do lat … Em estatística, variáveis latentes (do latim: particípio presente de lateo (“mentir escondido”), ao contrário de variáveis observáveis), são variáveis que não são diretamente observadas, mas são bastante inferidas (através de um modelo matemático) de outras variáveis que são observadas (medidas diretamente). Modelos matemáticos que visam explicar variáveis observadas em termos de variáveis latentes são chamados de modelos de variáveis latentes. Os modelos de variáveis latentes são usados em muitas disciplinas, incluindo psicologia, demografia, economia, engenharia, medicina, física, aprendizado de máquina / inteligência artificial, bioinformática, processamento de linguagem natural, econometria, gerenciamento e ciências sociais.ometria, gerenciamento e ciências sociais.
, 잠재 변수(latent variable)는 구성개념(Construct)이 직접적으로 관찰되거나 측정이 되지 않는 변수를 의미한다. 사회과학적으로 잠재변수 자체로 전체 통계량을 측정하는 것은 불가능하기 때문에, (observed variable)에 의해 간접적으로 통계 측정을 수행한다.
, В статистике под латентными или скрытыми п … 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.ку естественного языка и социальные науки.
, En estadística, las variables latentes (o … En estadística, las variables latentes (o variables ocultas, en contraposición a las variables observables), son las variables que no se observan directamente sino que son inferidas (a través de un modelo matemático) a partir de otras variables que se observan (medidos directamente). Los modelos matemáticos que tratan de explicar las variables observadas en términos de variables latentes se llaman modelos de variables latentes. Estos modelos se utilizan en muchas disciplinas, como la psicología, la economía, la medicina, la física, el aprendizaje máquina, la inteligencia artificial, bioinformática, procesamiento del lenguaje natural, la econometría, la gestión y las ciencias sociales.etría, la gestión y las ciencias sociales.
, Una variable latent (o variable oculta), e … Una variable latent (o variable oculta), en estadística, és una variable que no es pot observar directament i que cal deduir mitjançant un model matemàtic (per exemple model ocult de Markov) d'altres variables que són observables o mesurables. També es poden emprar aquestes variables latents per a explicar variables obsservables (models de variables latents). Vegeu Fig.1(models de variables latents). Vegeu Fig.1
, En statistiques, une variable latente est une variable que l'on peut inférer depuis un modèle à partir d'une variable observée. Par exemple, en clustering, le numéro du cluster à laquelle une observation appartient est un exemple de variable latente.
, У статистиці лате́нтні змі́нні (дієприкмет … У статистиці лате́нтні змі́нні (дієприкметник теперішнього часу від лат. lateo («ховатися»), на противагу до ) — це змінні, які не спостерігаються безпосередньо, а швидше виводяться (з допомогою математичної моделі) з інших змінних, які спостерігаються (вимірюються безпосередньо). Математичні моделі, призначені пояснювати спостережувані змінні в термінах латентних, називаються . Моделі з латентними змінними застосовуються в багатьох дисциплінах, в тому числі в психології, економіці, медицині, фізиці, машинному навчанні/штучному інтелекті, біоінформатиці, обробці природної мови, економетриці, менеджменті й соціальних науках.ометриці, менеджменті й соціальних науках.
, 潜在変数（せんざいへんすう、latent variable、「隠された」を表すラテン … 潜在変数（せんざいへんすう、latent variable、「隠された」を表すラテン語: lateo から）は、統計学において、直接は観察されないが（数理モデルを通して）、観測（直接測定）された他の変数から推定される変数を意味する。観測された変数を潜在変数の観点から説明することを目的とした数理モデルは、潜在変数モデルと呼ばれる。潜在変数モデルは、心理学、人口統計学、経済学、工学、医学、物理学、機械学習/人工知能、バイオインフォマティクス、ケモメトリックス、自然言語処理、計量経済学、管理、社会科学など、多くの分野で使用されている。 潜在変数は、現実の側面に対応する場合がある。原理的には測定できるが実際には観測できない状況では、変数に意味があるが観測できないという事実から、「隠れた変数」という用語が一般的に使用される。カテゴリ・行動・精神状態・データ構造などの抽象的な概念に対応する潜在変数では、「仮想変数」または「仮想構成」という用語が用いられることがある。応する潜在変数では、「仮想変数」または「仮想構成」という用語が用いられることがある。
, Zmienna ukryta albo utajona (ang. hidden/l … Zmienna ukryta albo utajona (ang. hidden/latent variable) – zmienna, która nie jest obserwowana bezpośrednio, jednak wpływa w pewien sposób na zmienne obserwowane. Niektóre metody statystyczne mają na celu odtwarzanie wartości zmiennych ukrytych, występujących w ich modelach, np. Różnica pomiędzy zmienną ukrytą a parametrem modelu polega na tym, że parametr generalnie przyjmuje tę samą wartość dla całej próby, lub przynajmniej znacznej jej części, natomiast zmienna ukryta może mieć inną wartość dla każdej obserwacji.e mieć inną wartość dla każdej obserwacji.
, In statistics, latent variables (from Lati … In statistics, latent variables (from Latin: present participle of lateo, “lie hidden”) are variables that can only be inferred indirectly through a mathematical model from other observable variables that can be directly observed or measured. Such latent variable models are used in many disciplines, including political science, demography, engineering, medicine, ecology, physics, machine learning/artificial intelligence, bioinformatics, chemometrics, natural language processing, management and the social sciences.ssing, management and the social sciences.
, 在统计学中，潜变量，或称隐变量，潜在变量，与相对，指的是不可观测的随机变量。潜变量可 … 在统计学中，潜变量，或称隐变量，潜在变量，与相对，指的是不可观测的随机变量。潜变量可以通过使用数学模型依据观测得的数据被推断出来。用潜在变量解释观测变量的数学模型称为。 潜变量模型用于许多学科，包括心理学，人口学，经济学，工程学，医学，物理学，机器学习/人工智能，生物信息学，自然语言处理，计量经济学，管理和社会科学。 有些情况下，潜变量和现实中的一些因素是有关系的。测量这些因素理论上可行，实际上却很困难。这些情况里通常使用“隐变量（hidden variables）”这个词。另外一些情况下，潜变量指的是抽象概念，例如分类、行为、心理状态、数据结构等等。在这些情况下人们用 hypothetical variables 或者 hypothetical constructs 指代潜变量。 使用潜变量的好处之一是潜变量能用来降低数据的维度。大量的观测变量能够被整合起来成为一个潜变量来表示深层次的概念，使得观测数据更容易理解。量的观测变量能够被整合起来成为一个潜变量来表示深层次的概念，使得观测数据更容易理解。
|
