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
کلمات کلیدی
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
نویسندگان
, , , ,