Variabilă latentă

În statistică, variabilele latente (din latină: participiu prezent de lateo („a sta ascuns”), spre deosebire de variabilele observabile) sunt variabile care nu sunt observate direct, ci mai degrabă sunt deduse (printr-un model matematic) din alte variabile care sunt observate (măsurate direct). Modelele matematice care urmăresc să explice variabilele observate în termeni de variabile latente se numesc modele de variabile latente. Modelele cu variabile latente sunt utilizate în multe discipline, inclusiv în psihologie, demografie, economie, inginerie, medicină, fizică, învățare automată/inteligență artificială, bioinformatică, chemometrie, prelucrarea limbajului natural, econometrie, management și științe sociale.

Variabilele latente pot corespunde unor aspecte ale realității fizice. Acestea ar putea, în principiu, să fie măsurate, dar este posibil să nu fie măsurate din motive practice. În această situație, se utilizează în mod obișnuit termenul de variabile ascunse (reflectând faptul că variabilele sunt semnificative, dar nu sunt observabile). Alte variabile latente corespund unor concepte abstracte, cum ar fi categorii, stări comportamentale sau mentale, sau structuri de date. În aceste situații se pot folosi termenii variabile ipotetice sau constructe ipotetice.

Utilizarea variabilelor latente poate servi la reducerea dimensionalității datelor. Multe variabile observabile pot fi agregate într-un model pentru a reprezenta un concept subiacent, ceea ce facilitează înțelegerea datelor. În acest sens, ele îndeplinesc o funcție similară cu cea a teoriilor științifice. În același timp, variabilele latente leagă datele observabile („sub-simbolice”) din lumea reală de datele simbolice din lumea modelată.

.