潜在変数
潜在変数(せんざいへんすう、英: latent variable)は、統計学において、直接は観察されないが(数理モデルを通して)、観測(直接測定)された他の変数から推定される変数を意味する。観測変数(英: observed variable)と対比される。
観測変数を潜在変数の観点から説明することを目的とした数理モデルは、潜在変数モデルと呼ばれる。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、ケモメトリックス、自然言語処理、計量経済学、管理、社会科学など、多くの分野で使用されている。
潜在変数は、現実の側面に対応する場合がある。原理的には測定できるが実際には観測できない状況では、変数に意味があるが観測できないという事実から、「隠れた変数」という用語が一般的に使用される。カテゴリ・行動・精神状態・データ構造などの抽象的な概念に対応する潜在変数では、「仮想変数」または「仮想構成」という用語が用いられることがある。
潜在変数の使用することで、データの次元を減らすのに役立つ。多くの観測可能な変数をモデルに集約して、基礎となる概念を表すことができるため、データを理解しやすくなる。この意味で、それらは科学理論と同様の機能を果たす。同時に、潜在変数は、現実世界の観測可能な(サブシンボリックな)データをモデル化された世界のシンボリックなデータにリンクする。
定式化する際は潜在変数を示すシンボルとして z {\displaystyle z} がしばしば用いられる。
ベイズ統計は、潜在変数を推測するためによく使用される。
潜在的ディリクレの割り当て
中華料理店プロセスは、潜在的なカテゴリへのオブジェクトの割り当てに関する事前分布を提供するためによく使用される。
インドのビュッフェプロセスは、オブジェクトへの潜在的なバイナリ機能の割り当てに関する事前分布を提供するためによく使用される。