کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1153029 | 1489807 | 2016 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Latent class analysis of incomplete data via an entropy-based criterion
ترجمه فارسی عنوان
تحلیل کلاس پنهان از اطلاعات ناقص از طریق یک معیار مبتنی بر آنتروپی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
آنتروپی؛ تحلیل کلاس پنهان؛ داده های از دست رفته ؛ انتخاب مدل؛ انتساب چندگانه
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آمار و احتمال
چکیده انگلیسی
Latent class analysis is used to group categorical data into classes via a probability model. Model selection criteria then judge how well the model fits the data. When addressing incomplete data, the current methodology restricts the imputation to a single, pre-specified number of classes. We seek to develop an entropy-based model selection criterion that does not restrict the imputation to one number of clusters. Simulations show the new criterion performing well against the current standards of AIC and BIC, while a family studies application demonstrates how the criterion provides more detailed and useful results than AIC and BIC.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Statistical Methodology - Volume 32, September 2016, Pages 107–121
Journal: Statistical Methodology - Volume 32, September 2016, Pages 107–121
نویسندگان
Chantal Larose, Ofer Harel, Katarzyna Kordas, Dipak K. Dey,