Robust Latent Profile Analysis
Robust latent profile analysis identifies latent subgroups of individuals based on their continuous multivariate indicators while protecting parameter estimates from distortion by outliers or atypical observations. It extends standard latent profile analysis by replacing the Gaussian component densities with heavier-tailed or contaminated-normal alternatives that down-weight extreme cases during estimation.
Catatan sumber
Kutipan disalin apa adanya dari catatan sumber metode. Tidak ada verifikasi tingkat klaim yang disimpulkan darinya.
- 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
Klaim yang dikurasi
Klaim tersimpan dalam buku besar bukti, masing-masing dengan penilaiannya sendiri.
Tampilan ini tidak menciptakan penilaian klaim ketika buku besar tidak memilikinya.
Metode terkait
Dihasilkan dari grafik metode dan ditampilkan sebagai relasi yang disarankan mesin — tidak ada klaim bukti yang disimpulkan.