잠재 변수 란 무엇입니까?

잠재 변수는 구체적으로 기록, 선언 또는 명시되지 않은 변수입니다. 통계 분석, 컴퓨터 과학 및 기타 영역에서 잠재 변수는 어떤 이유로 든 프로그램 범위 내에서 구체적으로 정의되지 않은 항목을 나타냅니다. 변수가 잠재 변수로 간주되는 이유는 여러 가지가 있습니다.

잠재 변수의 한 유형은 실제 고려 사항으로 지정되지 않은 항목입니다. 이를 종종 '숨겨진 변수'라고합니다. 숨겨진 변수는 중복되거나 관찰 할 필요가없는 상수로 표시 될 수 있습니다.

다른 종류의 잠재 변수에는 연구 대상의 덜 구체적인 측면과 관련된 가상 변수가 포함됩니다. 잠복 변수는 종종 '관찰 가능한 변수'와 반대로 정의되는데, 이는 프로그램에서 직접 모델링되는 항목입니다.

많은 컴퓨터 과학 언어에서 변수는 프로그래머가 변수를 관찰 가능하거나 기능적으로 만들기 위해 '선언'하는 것입니다. 어떤 경우에는 변수를 치수를 정해야합니다. 프로세스는 "흐리게하기"라고 부르며, 프로그램이 사용될 때이를 인식하도록합니다. 잠복 변수는 선언되거나 치수가 지정되지 않아 컴퓨터 프로그램에서 사용되지 않는 다른 변수를 나타낼 수 있습니다.

보다 일반적인 연구에서 잠재적 변수는 연구자들이 자신의 구조에서 벗어나는 것이 합리적이라고 생각하는 모든 종류의 관련이 없거나 측정 할 수없는 지점이 될 것입니다. 일부 전문가들은 일반 대중이나 특정 집단에 대한 일반적인 행복이나 사기와 같은 사회 경제적 연구에서 "알 수없는"을 지적합니다. 일부 필드에서, 가능한 가변 데이터가 너무 많으면 잠재 변수가 항상 필요합니다.

일부 연구자들은 잠복 변수 모델을 개발했으며, 여기서 관찰되거나 명백한 변수가 특허 변수와 비교됩니다. 잠복 변수 모델마다 분포 방법이 다릅니다. 이러한 많은 연구에서 작업자는 기본 조건과 관찰 된 조건 사이의 연결을 보여 주거나 주어진 조건이 명시 적 변수로 표시되는 실험적 유도 조건에 영향을 미치는지 알아 내려고 노력하고 있습니다.

이러한 변수 유형과 관련된 모델의 수학은 상당히 복잡 할 수 있지만 많은 과학적 사고는 잠재 변수를 연구가 '주어진'것으로 취급하는 대상에 대한 일반적인 명칭으로보고 있지만 궁극적으로 효과적인 결과를 얻기 위해 고려할 수 있습니다. 일부 연구자 또는 프로그래머는 이러한 변수를 '주어진'변수로 표시하려고하거나 각주로 참조 할 수 있습니다. 어느 쪽이든, 그들은 연구에서 일어나고있는 일의 중요한 부분이 될 수 있습니다.