ScholarGate
دستیار
Latent structureMultivariate analysis

تحلیل طبقه‌ی نهفته‌ی مقاوم

تحلیل طبقه‌ی نهفته‌ی مقاوم (Robust LCA) مدل استاندارد طبقه‌ی نهفته را با به‌کارگیری تکنیک‌های برآورد مقاوم در برابر داده‌های پرت — مانند درست‌نمایی هرس‌شده (trimmed likelihood)، برآورد M (M-estimation)، یا وزن‌دهی کاهشی (downweighting) — گسترش می‌دهد، به‌گونه‌ای که الگوهای پاسخ غیرمعمول، ساختار طبقاتِ بازیابی‌شده یا احتمالات عضویت در طبقه را مخدوش نکنند.

به‌کارگیری با StatMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

منابع

  1. Hennig, C. (2004). Breakdown points for maximum likelihood estimators of location-scale mixtures. Annals of Statistics, 32(4), 1313–1340. DOI: 10.1214/009053604000000571
  2. Vermunt, J. K., & Magidson, J. (2004). Latent class models. In D. Kaplan (Ed.), The Sage Handbook of Quantitative Methodology for the Social Sciences (pp. 175–198). Sage. link

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Latent Class Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/statistics/robust-latent-class-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

ارجاع‌شده در

ScholarGateRobust Latent Class Analysis (Robust Latent Class Analysis). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/statistics/robust-latent-class-analysis · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026