Analyse robuste des profils latents
L'analyse robuste des profils latents identifie des sous-groupes latents d'individus sur la base de leurs indicateurs multivariés continus tout en protégeant les estimations des paramètres contre la distorsion par des valeurs aberrantes ou des observations atypiques. Elle étend l'analyse standard des profils latents en remplaçant les densités de composantes gaussiennes par des alternatives à queues plus épaisses ou gaussiennes contaminées qui réduisent le poids des cas extrêmes pendant l'estimation.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Latent Profile Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/robust-latent-profile-analysis
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