潜在変数

統計学では、潜在変数（ラテン語で lateo (“lie hidden”) の現在分詞、観測可能変数とは対照的）とは、直接観測されないが、観測（直接測定）されている他の変数から（数学モデルを通して）推測される変数のことである。 観測された変数を潜在変数で説明することを目的とした数学的モデルを潜在変数モデルと呼ぶ。 潜在変数モデルは、心理学、人口統計学、経済学、工学、医学、物理学、機械学習/人工知能、バイオインフォマティクス、ケモメトリクス、自然言語処理、計量経済学、経営、社会科学など多くの分野で使用されています

潜在変数は物理的現実の側面に対応しているかもしれません。 これらは原理的には測定可能であるが、実用的な理由から測定できない場合がある。 このような状況では、隠れた変数という用語がよく使われます（変数は意味があるが観測できないという事実を反映しています）。 他の潜在的な変数は，カテゴリ，行動や精神状態，データ構造のような抽象的な概念に対応する． これらの状況では，仮説的変数または仮説的構成要素という用語が使用されることがある． 多くの観測可能な変数がモデル内で集約され、基礎となる概念を表すことができるため、データの理解が容易になる。 この意味で、潜在変数は科学的理論と同じような機能を果たす。 同時に、潜在変数は実世界の観測可能な（「サブシンボル」）データをモデル化された世界のシンボルデータにリンクさせる。