Análisis de Perfiles Latentes Robusto
El análisis de perfiles latentes robusto identifica subgrupos latentes de individuos basándose en sus indicadores multivariantes continuos, protegiendo las estimaciones de los parámetros de la distorsión por valores atípicos u observaciones anómalas. Extiende el análisis de perfiles latentes estándar al reemplazar las densidades de componentes gaussianas por alternativas de colas más pesadas o normales contaminadas que reducen el peso de los casos extremos durante la estimación.
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Fuentes
- Vermunt, J. K. & Magidson, J. (2002). Latent class cluster analysis. In J. A. Hagenaars & A. L. McCutcheon (Eds.), Applied Latent Class Analysis (pp. 89–106). Cambridge University Press. ISBN: 978-0521594035
- Punzo, A. & McNicholas, P. D. (2016). Robust clustering in regression analysis via the contaminated Gaussian cluster-weighted model. Journal of Classification, 33(2), 293–331. DOI: 10.1007/s00357-017-9234-x ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Latent Profile Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/es/statistics/robust-latent-profile-analysis
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