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Das Latent Class Modell ist eine Methode der Statistik und Datenanalyse, mit der latente, also nicht direkt beobachtbare, Gruppen (Klassen) innerhalb einer Population identifiziert werden. Es wird häufig in der Psychologie, Soziologie und Marktforschung eingesetzt, um heterogene Datenstrukturen zu erklären.

Die Latent Profile Analyse (LPA) ist ein statistisches Verfahren zur Identifikation verborgener Gruppen (Profile) innerhalb einer Stichprobe basierend auf kontinuierlichen Variablen. Sie wird vor allem in der Psychologie und Sozialwissenschaften eingesetzt, um heterogene Populationen zu segmentieren.

Die Latent Class Analyse (LCA) ist ein statistisches Verfahren zur Identifikation latenter, also nicht direkt beobachtbarer Klassen in multivariaten kategorialen Daten. Sie wird in verschiedenen Disziplinen eingesetzt, um heterogene Populationen in homogene Untergruppen zu segmentieren.

Das Bestimmtheitsmaß, häufig als R² bezeichnet, ist eine statistische Kennzahl, die angibt, wie gut ein Regressionsmodell die Variation der abhängigen Variable erklärt. Es ist ein zentrales Maß in der Statistik und Datenanalyse zur Beurteilung der Modellgüte.

Der Likelihood Ratio Test ist ein zentrales statistisches Verfahren zur Überprüfung von Hypothesen, das die Güte zweier konkurrierender Modelle anhand ihrer Likelihoods vergleicht.

Modellselektion bezeichnet den Prozess, aus einer Menge von statistischen oder maschinellen Lernmodellen dasjenige auszuwählen, das am besten zu den vorliegenden Daten passt und optimale Vorhersage- oder Erklärungsleistung bietet.

Statistische Modellierung ist ein Verfahren zur Beschreibung und Analyse von Daten mithilfe mathematischer Modelle. Sie dient dazu, Zusammenhänge zu erkennen, Prognosen zu erstellen und Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen.