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Latent structureMultivariate analysis

Analisi robusta dei profili latenti

L'analisi robusta dei profili latenti identifica sottogruppi latenti di individui basati sui loro indicatori multivariati continui, proteggendo le stime dei parametri dalla distorsione dovuta a valori anomali o osservazioni atipiche. Estende l'analisi standard dei profili latenti sostituendo le densità delle componenti Gaussiane con alternative a code più pesanti o misture normali contaminate che riducono il peso dei casi estremi durante la stima.

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Fonti

  1. 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
  2. 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

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Latent Profile Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/robust-latent-profile-analysis

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ScholarGateRobust Latent Profile Analysis (Robust Latent Profile Analysis). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/statistics/robust-latent-profile-analysis · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026