Preguntas etiquetadas con latent-variable

Las variables latentes se refieren a variables que no se pueden observar directamente. Estas variables se definen en términos de variables observables. En sentido estricto, "variable latente" se ve / modela como lo que genera las variables observadas en un proceso implícito de generación de datos. También se denominan variables ocultas o al acecho.

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LDA vs word2vec
Estoy tratando de entender cuál es la similitud entre la asignación de Dirichlet latente y word2vec para calcular la similitud de palabras. Según tengo entendido, LDA asigna palabras a un vector de probabilidades de temas latentes , mientras que word2vec las asigna a un vector de números reales (relacionado con …
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Interpretación variable latente de modelos lineales generalizados (GLM)
Version corta: Sabemos que la regresión logística y la regresión probit pueden interpretarse como una variable latente continua que se discretiza de acuerdo con un umbral fijo antes de la observación. ¿Hay disponible una interpretación variable latente similar para, por ejemplo, la regresión de Poisson? ¿Qué tal para la regresión …
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¿Cómo comenzar a aplicar la teoría de respuesta de ítems y qué software usar?
Contexto He estado leyendo sobre la teoría de respuesta al ítem, y me parece fascinante. Creo que entiendo lo básico, pero me pregunto cómo aplicar técnicas estadísticas relacionadas con el área. A continuación hay dos artículos que son similares al área en la que me gustaría aplicar ITR: http://www.jstor.org/stable/4640738?seq=7 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21744971 …
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¿Cómo elegir un número óptimo de factores latentes en la factorización matricial no negativa?
Dada una matriz , la factorización de matriz no negativa (NMF) encuentra dos matrices no negativas W m × k y H k × n (es decir, con todos los elementos ≥ 0 ) para representar la matriz descompuesta como:Vm×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 0 …
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Parámetros vs variables latentes
He preguntado sobre esto antes y realmente he estado luchando para identificar qué hace que un parámetro modelo y qué lo hace una variable latente. Mirando varios hilos sobre este tema en este sitio, la distinción principal parece ser: Las variables latentes no se observan, pero tienen una distribución de …
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¿Cómo reducir el número de ítems usando el análisis factorial, la consistencia interna y la teoría de respuesta al ítem en conjunto?
Estoy en el proceso de desarrollar empíricamente un cuestionario y utilizaré números arbitrarios en este ejemplo para ilustrar. Por contexto, estoy desarrollando un cuestionario psicológico destinado a evaluar los patrones de pensamiento comúnmente identificados en personas que tienen trastornos de ansiedad. Un elemento podría verse como " Necesito revisar el …
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¿Cuál es la diferencia entre VAE y la propagación estocástica para modelos generativos profundos?
¿Cuál es la diferencia entre la codificación automática Bayes variacional y la retropropagación estocástica para modelos generativos profundos ? ¿La inferencia en ambos métodos conduce a los mismos resultados? No conozco ninguna comparación explícita entre los dos métodos, a pesar de que ambos grupos de autores se citan entre sí.
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¿Cómo utiliza el algoritmo EM para calcular los MLE para una formulación variable latente de un modelo de Poisson inflado a cero?
El modelo de regresión de Poisson inflado a cero se define para una muestra por y además supone que los parámetros \ mathbf {\ lambda} = (\ lambda_1, \ dots, \ lambda_n) y \ textbf {p} = (p_1, \ dots, p_n) satisfacen(y1,…,yn)(y1,…,yn)(y_1,\ldots,y_n)λ = ( λ 1 , ... , λ …
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¿Cómo calcular los intervalos de confianza en los coeficientes de regresión en PLS?
El modelo subyacente de PLS es que un determinado matriz y vector están relacionadas por donde es un latente de la matriz, y son términos de ruido (suponiendo que están centrados).n×mn×mn \times mXXXnnnyyyX=TP′+E,X=TP′+E,X = T P' + E, y=Tq′+f,y=Tq′+f,y = T q' + f,TTTn×kn×kn \times kE,fE,fE, fX,yX,yX, y PLS produce …
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