潜在クラス分析についてまとめて、Rでお試し - Qiita
最近ある研究会で潜在クラス分析が多用されてました。 潜在クラス分析の概要は理解していましたが、具体的な部分については理解していませんでした。 今後仕事等で利用するような場面が出てきそうな気がするので、ここでまとめておきたいと思いました。 潜在クラス分析の理論面の話とRによる実装を行っていきます。 潜在クラスモデル 潜在クラスモデルとは、調査された個体は、いずれかの潜在クラスに属すると考えるモデルである。 ただし、どこか1つのクラスに決定してしまう(ハードクラスタリング)とみるのではなく、それぞれの潜在クラスに属する確率をもって表す(ソフトクラスタリング)ことになる。 対象のクラスの構成割合を見たり、説明変数による条件付き確率を見ることで回答のクラスごとの差を比較することができる。 個体$i$(=1,...,n)から発生したデータ$y_i$について考える。 個体$i$は観測されていない$C$
Example for a latent class analysis with the poLCA-package in R – ahoi data
When you work with R for some time, you really start to wonder why so many R packages have some kind of pun in their name. Intended or not, the poLCA package is one of them. Today i´ll give a glimpse on this package, which doesn´t have to do anything with dancing or nice dotted dresses. This article is kind of a draft and will be revised anytime. The „poLCA“-package has its name from „Polytomous L
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