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#Thesis review 4 (JLCA)

Thesis : 김창현 (2015) Joint Latent Class Analysis with Covariates. Abstract This paper proposes a new type of latent class analysis(LCA), a joint latent class analysis(JLCA), which provide a set of principles for systematic identification of the subsets of joint patterns of the two or more discrete latent variables. The identification process of JLCA is divided into two steps. In the first step, J..

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  • · 2024. 1. 5.
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#1.1 Theasis review LCA

#1.1 Theasis review LCA

Reference : 패널자료와 LCA기법을 이용한 청소년 비행패턴 예측, 송한이, 이화여대, 2011 abstract 이를 바탕으로 본 연구는 청소년의 음주율과 흡연율이 비행행동에 얼마나 영향을 주는지에 대한 연구를 실시 본 연구에서는 2003년부터 2007년까지 추적 조사한 청소년 패널자료를 이용 청소년 패널자료를 토대로 청소년의 흡연율과 음주율이 시간에 따라서 어떠한 변화 형태를 나타내는지 검증 그 변화의 형태가 비슷한 청소년들을 잠재범주분석(LCA)기법을 이용하여 범주를 나눈 뒤,각 범주별로 특성을 파악 LCA기법을 사용하여 청소년들의 음주패턴과 흡연패턴 범주를 5개로 나눈 후 각 범주별로 비행행동,폭력행동과 같은 위험행동에 미치는 영향을 확인 그 결과 청소년들의 음주율과 흡연율이 비행성에 영향을..

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  • · 2024. 1. 5.
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#1. Overview

Categorical Latent Variable ModelingBergman and Magnusson(1997)은 Latent class analysis가 Person-oriented approches라고 함Categorical Latent Variable ModelingLatent class analysis (LCA)Joint latent class (JLCA)Latent transition analysis (LTA)Latent class profile analysis (LCPA)Latent Class analysislatent class analysis(LCA) is statistical method for classifying individuals into populatio..

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  • · 2023. 12. 20.
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#Thesis review 3.1 LCPA

Thesis review : Comparison of Estimation Method for Multivariate Latent Class-Profile Analysis Abstract 다변량 잠재 범주 경로 분석(Multivariate latent class Profile Analysis)은 LCA의 다변량 및 경시적 확장으로서, 다변량 잠재 범주들의 변화 패턴을 요약하여 모집단의 이질적 구조를 밝히는 모형 본 연구는 다변량 잠재 범주 경로 분석의 최대우도 추정과 베이지안 추정을 비교 최대우도추정은 EM알고리즘을 수행, 베이지안 추정의 경우 데이터 확장(Data-augmentation)을 통한 마르코프 연쇄 몬테카를로 방법(MCMC)으로 구현할 수 있다. MCMC를 통해 MLCPA모형을 추정할 때, L..

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  • · 2023. 12. 19.
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#3. Parameter Estimation and Model Selection

Latent Variable Mdoeling 3. Parameter Estimation and Model selection Model estimation 모수추정은 maximum-likelihood(ML)과 Bayesian methods로 가능 LCA에서 모수추정은 ML방식에서는 EM알고리즘 or Newton Raphson 알고리즘을 사용 Upon Convergence, Standard error는 inverting the negative Hessian matrix에 의해 성립된다. 즉, the negative second derivative matrix of loglikelihood function 다른 finite mixure models와 같이 LCA는 likelihood function에서 특이항..

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  • · 2023. 12. 3.
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  • · 2023. 11. 28.
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