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
- 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 ↗
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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- Analisi delle classi latenti (LCA)Statistica↔ compare
- Analisi dei Profili Latenti (LPA)Psicometria↔ compare
- Modellizzazione per misceleStatistica↔ compare
- Analisi robusta delle classi latentiStatistica↔ compare
- Modellazione robusta di misceleStatistica↔ compare
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