Descripción: Un modelo de variable latente es un modelo estadístico que relaciona variables observadas con variables no observadas, conocidas como latentes. Estas variables latentes son conceptos o características que no se pueden medir directamente, pero que influyen en las variables observadas. Por ejemplo, en el contexto de la psicología, la inteligencia puede ser considerada una variable latente que afecta el rendimiento en pruebas estandarizadas. Los modelos de variables latentes permiten a los investigadores y analistas inferir la existencia y el impacto de estas variables no observadas a partir de datos observables. Este enfoque es fundamental en diversas áreas, incluyendo análisis de datos, aprendizaje automático, detección de anomalías, y visión por computadora, donde se pueden modelar características latentes de datos para tareas como la clasificación y la segmentación. La capacidad de estos modelos para capturar relaciones complejas y no lineales entre variables los convierte en herramientas poderosas en el análisis de datos y la inteligencia artificial.
