Descripción: Un modelo de clase latente probabilística es un modelo estadístico que asume que la población está compuesta por un número finito de clases latentes. Estas clases no son observables directamente, pero se infieren a partir de los datos observados. Este enfoque permite capturar la heterogeneidad en los datos, ya que cada clase latente puede representar un grupo distinto con características específicas. Los modelos de clase latente son particularmente útiles en situaciones donde los datos son complejos y presentan variabilidad que no puede ser explicada por un solo modelo. Al utilizar estos modelos, se pueden identificar patrones subyacentes en los datos, lo que facilita la segmentación y el análisis de grupos. Además, estos modelos son flexibles y pueden adaptarse a diferentes tipos de datos, incluyendo datos categóricos y continuos. Su capacidad para modelar relaciones complejas y su enfoque probabilístico los convierten en herramientas valiosas en diversas disciplinas, como la ciencia de datos, la estadística y el aprendizaje automático, donde la comprensión de las diferencias entre grupos es crucial para la toma de decisiones informadas.
