論文の概要: StepMix: A Python Package for Pseudo-Likelihood Estimation of
Generalized Mixture Models with External Variables
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03853v4
- Date: Tue, 10 Oct 2023 16:22:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 13:57:20.111191
- Title: StepMix: A Python Package for Pseudo-Likelihood Estimation of
Generalized Mixture Models with External Variables
- Title（参考訳）: StepMix: 外部変数を持つ一般化混合モデルの擬似的推定のためのPythonパッケージ
- Authors: Sacha Morin, Robin Legault, F\'elix Lalibert\'e, Zsuzsa Bakk,
Charles-\'Edouard Gigu\`ere, Roxane de la Sablonni\`ere, \'Eric Lacourse
- Abstract要約: StepMixは、擬似的な推定のためのオープンソースのPythonパッケージである。
文献からの最も重要なステップワイズ推定手法を実装している。
StepMixはScikit-Lernライブラリのオブジェクト指向設計に従い、追加のRラッパーを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8246494848934447
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: StepMix is an open-source Python package for the pseudo-likelihood estimation
(one-, two- and three-step approaches) of generalized finite mixture models
(latent profile and latent class analysis) with external variables (covariates
and distal outcomes). In many applications in social sciences, the main
objective is not only to cluster individuals into latent classes, but also to
use these classes to develop more complex statistical models. These models
generally divide into a measurement model that relates the latent classes to
observed indicators, and a structural model that relates covariates and outcome
variables to the latent classes. The measurement and structural models can be
estimated jointly using the so-called one-step approach or sequentially using
stepwise methods, which present significant advantages for practitioners
regarding the interpretability of the estimated latent classes. In addition to
the one-step approach, StepMix implements the most important stepwise
estimation methods from the literature, including the bias-adjusted three-step
methods with Bolk-Croon-Hagenaars and maximum likelihood corrections and the
more recent two-step approach. These pseudo-likelihood estimators are presented
in this paper under a unified framework as specific expectation-maximization
subroutines. To facilitate and promote their adoption among the data science
community, StepMix follows the object-oriented design of the scikit-learn
library and provides an additional R wrapper.
- Abstract（参考訳）: StepMixは、外部変数(共変量および遠位結果)を持つ一般化有限混合モデル(潜時プロファイルおよび潜時クラス分析)の擬似的様相推定(1段階、2段階、3段階のアプローチ)のためのオープンソースのPythonパッケージである。
社会科学における多くの応用において、主な目的は個人を潜在クラスに分類するだけでなく、これらのクラスを使用してより複雑な統計モデルを開発することである。
これらのモデルは一般に、潜在クラスを観測指標に関連付ける測定モデルと、共変量と結果変数を潜在クラスに関連付ける構造モデルに分けられる。
測定と構造モデルは、いわゆるワンステップアプローチまたはステップワイズ手法を用いて共同で推定することができ、推定された潜在クラスの解釈可能性に関する実践者にとって重要な利点を示す。
1段階法に加えて、Blk-Croon-Hagenaarsを用いたバイアス調整3段階法や最大誤差補正、より最近の2段階法など、文献から最も重要なステップワイズ推定手法を実装している。
これらの擬似的様相推定器は、特定の期待-最大化サブルーチンとして統一された枠組みの下で提示される。
データサイエンスコミュニティで採用を促進するため、StepMixはScikit-Lernライブラリのオブジェクト指向設計に従い、追加のRラッパーを提供する。
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