Methodenbewijsdossier
Bayesian Latent Class Analysis
Bayesian latent class analysis extends classical LCA by placing prior distributions on all model parameters and using posterior inference — typically via MCMC — to classify individuals into unobserved categorical groups, quantify uncertainty around class membership, and select the number of classes in a principled, probabilistic way.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
Bayesian Latent Class Analysis
Taxonomisch methodendossier · latent-structure / statistics
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Nog geen gecureerde claims
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.