项目反应理论
IRT理论（）又名项目反应理论，是一系列心理统计学模型的总称。IRT是用来分析考试成绩或者问卷调查数据的数学模型。这些模型的目标是来确定的潜在特征（latent trait）是否可以通过测试题被反应出来，以及测试题和被测试者之间的互动关系。目前广泛应用在心理和教育测量领域。 历史发展 IRT理论发端于20世纪50年代，它同时被丹麦统计学家和美国心理统计学家弗雷德里克·洛德在各自的国家发展起来。尽管采取的研究方法不同，但是他们的结果却非常…
标签：#潛在變數模型
共 4 篇文章
隐含狄利克雷分布
隐含狄利克雷分布（，简称LDA），是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。同时它是一种无监督学习算法，在训练时不需要手工标注的训练集，需要的仅仅是文档集以及指定主题的数量k即可。此外LDA的另一个优点则是，对于每一个主题均可找出一些词语来描述它。 LDA首先由 David M. Blei、吴恩达和迈克尔·I·乔丹于2003年提出，目前在文本挖掘领域包括文本主题识别、文本分类以及文本相似度计算方面都有应用。 …
潜在类别模型
在统计学中，潜在类别模型（latent class model，LCM ），简称潜类模型，将一组观察到的（通常是离散的）多变量变量与一组潜变量联系起来 。LCM是一种潜变量模型 。因为潜在变量是离散的，所以它被称为潜类模型。类的特征在于条件概率模式，其指示变量对特定值的可能性。 潜在类别分析 （latent class analysis， LCA ），简称潜类分析，是结构方程建模的子集，用于在多变量分类数据中查找子类型。这些子类型称为“…
潜变量
在统计学中，潜变量，或称隐变量，潜在变量，与观测变量相对，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。 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…