Latent structureMultivariate analysis
ベイズ潜在クラス分析（BLCA）
ベイズ潜在クラス分析は、すべてのモデルパラメータに事前分布を配置し、事後推論（通常はMCMC経由）を使用して個人を潜在的なカテゴリグループに分類し、クラスメンバーシップに関する不確実性を定量化し、原理的かつ確率的な方法でクラス数を選択することにより、古典的なLCAを拡張したものです。
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出典
- Dunson, D. B. & Xing, C. (2009). Nonparametric Bayes modeling of multivariate categorical data. Journal of the American Statistical Association, 104(487), 1042–1051. DOI: 10.1198/jasa.2009.tm08439 ↗
- White, A. & Murphy, T. B. (2016). BayesLCA: An R package for Bayesian latent class analysis. Journal of Statistical Software, 61(13), 1–28. DOI: 10.18637/jss.v061.i13 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Latent Class Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/bayesian-latent-class-analysis
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- ベイズクラスター分析統計学↔ compare
- ベイズ確認的因子分析 (BCFA)心理測定学↔ compare
- ベイズ混合モデリング統計学↔ compare
- 潜在クラス分析 (LCA)統計学↔ compare
- 潜在プロフィール分析 (LPA)心理測定学↔ compare
- 混合モデル (Mixture Modeling)統計学↔ compare