Latentní proměnná

Ve statistice jsou latentní proměnné (z latiny: přítomné příčestí slova lateo („ležet skrytě“), na rozdíl od pozorovatelných proměnných) proměnné, které nejsou přímo pozorovány, ale jsou spíše odvozeny (prostřednictvím matematického modelu) z jiných pozorovaných (přímo měřených) proměnných. Matematické modely, jejichž cílem je vysvětlit pozorované proměnné pomocí latentních proměnných, se nazývají modely latentních proměnných. Modely latentních proměnných se používají v mnoha oborech, včetně psychologie, demografie, ekonomie, inženýrství, medicíny, fyziky, strojového učení/umělé inteligence, bioinformatiky, chemometrie, zpracování přirozeného jazyka, ekonometrie, managementu a sociálních věd.

Latentní proměnné mohou odpovídat aspektům fyzické reality. Ty by se v zásadě mohly měřit, ale z praktických důvodů se měřit nemusí. V této situaci se běžně používá termín skryté proměnné (odrážející skutečnost, že proměnné mají význam, ale nejsou pozorovatelné). Jiné skryté proměnné odpovídají abstraktním pojmům, jako jsou kategorie, behaviorální nebo mentální stavy nebo datové struktury. V těchto situacích lze použít termíny hypotetické proměnné nebo hypotetické konstrukty.

Použití latentních proměnných může sloužit ke snížení dimenzionality dat. Mnoho pozorovatelných proměnných lze v modelu agregovat a reprezentovat tak základní koncept, což usnadňuje pochopení dat. V tomto smyslu plní podobnou funkci jako vědecké teorie. Latentní proměnné zároveň propojují pozorovatelné („podsymbolické“) údaje v reálném světě se symbolickými údaji v modelovaném světě.

.