अव्यक्त और देखने योग्य चर: Difference between revisions
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Latest revision as of 16:47, 25 May 2023
आँकड़ों में अव्यक्त चर (लैटिन से: 'लेटो' का वर्तमान कृदंत, "छिपा हुआ झूठ") वे चर होते हैं जिन्हें केवल प्रत्यक्ष रूप से देखे या मापे जाने वाले अन्य अवलोकन योग्य चर से गणितीय प्रतिरूप के माध्यम से और अप्रत्यक्ष रूप से अनुमान लगाया जा सकता है। इस तरह के अव्यक्त चर प्रतिरूप का उपयोग राजनीति विज्ञान, जनसांख्यिकी, इंजीनियरिंग, चिकित्सा, पारिस्थितिकी सहित कई विषयों में किया जाता है। भौतिकी मशीन लर्निंग /कृत्रिम बुद्धिमत्ता, जैव सूचना विज्ञान, रसायन विज्ञान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, प्रबंधन और सामाजिक विज्ञान।
अव्यक्त चर भौतिक वास्तविकता के पहलुओं के अनुरूप हो सकते हैं। इन्हें सिद्धांत रूप में मापा जा सकता है लेकिन व्यावहारिक कारणों से नहीं हो सकता है। इस स्थिति में छिपे हुए चर शब्द का प्राय: उपयोग किया जाता है (इस तथ्य को दर्शाता है कि चर सार्थक हैं लेकिन देखने योग्य नहीं हैं)। अन्य अव्यक्त चर अमूर्त अवधारणाओं के अनुरूप हैं जैसे श्रेणियां, व्यवहारिक या मानसिक अवस्थाएँ या डेटा संरचनाएँ है। इन स्थितियों में काल्पनिक चर या काल्पनिक निर्माण शब्द का उपयोग किया जा सकता है।
अव्यक्त चरों का उपयोग डेटा की आयामीता में कमी का काम कर सकता है। एक अंतर्निहित अवधारणा का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक प्रतिरूप में कई अवलोकन योग्य चर एकत्र किए जा सकते हैं जिससे डेटा को समझना आसान हो जाता है। इस अर्थ में वे वैज्ञानिक सिद्धांतों के समान कार्य करते हैं। उसी समय अव्यक्त चर वास्तविक दुनिया में अवलोकन योग्य उप-प्रतीकात्मक डेटा को प्रतिरूप की दुनिया में प्रतीकात्मक डेटा से जोड़ते हैं।
उदाहरण
मनोविज्ञान
अव्यक्त चर जैसा कि कारक विश्लेषणात्मक विधियों द्वारा बनाया गया है प्राय: साझा भिन्नता का प्रतिनिधित्व करते हैं या जिस डिग्री तक चर एक साथ चलते हैं और जिन चरों का कोई सहसंबंध नहीं है वे सामान्य कारक विश्लेषण के आधार पर एक अव्यक्त निर्माण का परिणाम नहीं दे सकते।[2]
- कारक विश्लेषण का उपयोग करते हुए बिग फाइव व्यक्तित्व लक्षण का अनुमान लगाया गया है।
- बहिर्मुखता[3]
- स्थानिक क्षमता[3]
- "ज्ञान का आकलन करने के दो अधिक प्रमुख साधनों में ज्ञान से संबंधित प्रदर्शन और अव्यक्त परिवर्तनशील उपाय सम्मिलित हैं।"[4]
- स्पीयरमैन जी या साइकोमेट्रिक्स में सामान्य बुद्धि कारक।[5]
अर्थशास्त्र
अर्थशास्त्र के क्षेत्र से अव्यक्त चर के उदाहरणों में जीवन की गुणवत्ता, व्यावसायिक विश्वास, मनोबल, खुशी और रूढ़िवादिता सम्मिलित हैं: ये सभी चर हैं जिन्हें सीधे मापा नहीं जा सकता लेकिन इन अव्यक्त चरों को अन्य अवलोकनीय चरों से जोड़कर अव्यक्त चरों के मूल्यों को अवलोकनीय चरों के माप से अनुमान लगाया जा सकता है। जीवन की गुणवत्ता एक अव्यक्त चर है जिसे सीधे मापा नहीं जा सकता है इसलिए अवलोकन योग्य चर का उपयोग जीवन की गुणवत्ता का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। जीवन की गुणवत्ता को मापने के लिए देखे जाने योग्य चर में धन, रोजगार, पर्यावरण, शारीरिक और मानसिक स्वास्थ्य, शिक्षा, मनोरंजन और अवकाश का समय और सामाजिक संबंध सम्मिलित हैं।
चिकित्सा
चिकित्सा की कई शाखाओं में अव्यक्त-चर पद्धति का उपयोग किया जाता है। समस्याओं का एक वर्ग जो स्वाभाविक रूप से अव्यक्त चर दृष्टिकोणों के लिए खुद को उधार देता है अनुदैर्ध्य अध्ययन हैं जहां समय का पैमाना (जैसे प्रतिभागी की आयु या अध्ययन आधार रेखा के बाद का समय) अध्ययन किए जा रहे गुण के साथ सिंक्रनाइज़ नहीं होता है। इस तरह के अध्ययनों के लिए अध्ययन किए जा रहे गुण के साथ सिंक्रनाइज़ किए गए एक अप्राप्य समय के पैमाने को अव्यक्त चर का उपयोग करके देखे गए समय के पैमाने के परिवर्तन के रूप में तैयार किया जा सकता है। इसके उदाहरणों में रोग प्रगति प्रतिरूप और विकास का प्रतिरूप (बॉक्स देखें) सम्मिलित हैं।
अव्यक्त चरों का उल्लेख करना
विभिन्न प्रतिरूप वर्गों और कार्य प्रणाली की एक श्रृंखला स्थित है जो अव्यक्त चरों का उपयोग करती है और अव्यक्त चरों की उपस्थिति में अनुमान लगाने की अनुमति देती है। प्रतिरूप में सम्मिलित हैं:
- मिश्रित प्रतिरूप रैखिक मिश्रित-प्रभाव वाले प्रतिरूप और अरैखिक मिश्रित-प्रभाव वाले प्रतिरूप
- छिपा हुआ मार्कोव प्रतिरूप
- कारक विश्लेषण
- आइटम प्रतिक्रिया सिद्धांत
विश्लेषण और अनुमान विधियों में सम्मिलित हैं:
- प्रमुख कंपोनेंट विश्लेषण
- इंस्ट्रूमेंटेड प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस[6]
- आंशिक न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन
- अव्यक्त शब्दार्थ विश्लेषण और संभाव्य अव्यक्त शब्दार्थ विश्लेषण
- ईएम एल्गोरिदम
- मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिथम
बायेसियन एल्गोरिदम और तरीके
बायेसियन सांख्यिकी का उपयोग अक्सर अव्यक्त चरों का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है।
- अव्यक्त डिरिचलेट आवंटन
- चीनी रेस्तरां प्रक्रिया का उपयोग अक्सर अव्यक्त श्रेणियों को वस्तुओं के कार्य पर पूर्व वितरण प्रदान करने के लिए किया जाता है।
- भारतीय बुफे प्रक्रिया का उपयोग अक्सर वस्तुओं को अव्यक्त बाइनरी सुविधाओं के कार्य पर पूर्व वितरण प्रदान करने के लिए किया जाता है।
यह भी देखें
- भ्रमित करना
- आश्रित और स्वतंत्र चर
- एरर-इन-वैरिएबल मॉडल
- साक्ष्य निचली सीमा
- कारक विश्लेषण
- हस्तक्षेप करने वाला चर
- अव्यक्त चर मॉडल
- आइटम प्रतिक्रिया सिद्धांत
- आंशिक न्यूनतम वर्ग पथ मॉडलिंग
- आंशिक न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन
- प्रॉक्सी (सांख्यिकी)
- रैपिड मॉडल
- संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग
संदर्भ
- ↑ Raket LL, Sommer S, Markussen B (2014). "एक साथ चौरसाई और कार्यात्मक डेटा के पंजीकरण के लिए एक गैर-रैखिक मिश्रित-प्रभाव मॉडल". Pattern Recognition Letters. 38: 1–7. doi:10.1016/j.patrec.2013.10.018.
- ↑ Tabachnick, B.G.; Fidell, L.S. (2001). बहुभिन्नरूपी विश्लेषण का उपयोग करना. Boston: Allyn and Bacon. ISBN 978-0-321-05677-1.[page needed]
- ↑ 3.0 3.1 Borsboom, D.; Mellenbergh, G.J.; van Heerden, J. (2003). "अव्यक्त चर की सैद्धांतिक स्थिति" (PDF). Psychological Review. 110 (2): 203–219. CiteSeerX 10.1.1.134.9704. doi:10.1037/0033-295X.110.2.203. PMID 12747522. Archived from the original (PDF) on 2013-01-20. Retrieved 2008-04-08.
- ↑ Greene, Jeffrey A.; Brown, Scott C. (2009). "The Wisdom Development Scale: Further Validity Investigations". International Journal of Aging and Human Development. 68 (4): 289–320 (at p. 291). doi:10.2190/AG.68.4.b. PMID 19711618.
- ↑ Spearman, C. (1904). ""जनरल इंटेलिजेंस," निष्पक्ष रूप से निर्धारित और मापा गया". The American Journal of Psychology. 15 (2): 201–292. doi:10.2307/1412107. JSTOR 1412107.
- ↑ Kelly, Bryan T. and Pruitt, Seth and Su, Yinan, Instrumented Principal Component Analysis (December 17, 2020). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2983919 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2983919
अग्रिम पठन
- Kmenta, Jan (1986). "Latent Variables". Elements of Econometrics (Second ed.). New York: Macmillan. pp. 581–587. ISBN 978-0-02-365070-3.
