Multivariate Ordered Discrete Response Models with Lattice Structures
具有格结构的多元有序离散响应模型AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究多元有序离散响应、选择阈值与双变量 probit，最明确对应离散选择方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
具有格结构的多元有序离散响应模型
- 研究问题
- 当决策者分别处理多个选择维度时，格结构有序响应模型中的参数、阈值及误差联合分布需要哪些条件才能识别？
- 方法与思路
- 作者用彼此功能独立的阈值将潜在连续过程映射为有序响应，在半参数模型及参数化双变量 probit 中分别研究识别。
- 材料陈述的贡献
- 摘要给出回归参数、阈值和误差联合分布的识别条件，指出相关参数需额外协变量条件，并概述估计方法和模拟。
- 阅读关注点
- 应核对格结构与分维选择的行为含义、协变量支持条件，以及回归参数、阈值和误差相关性识别所需限制的差别。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列出具体协变量条件、估计步骤或模拟数值，不能判断实际识别强度。
原文摘要
We analyze multivariate ordered discrete response models with a lattice structure, modeling decision makers who narrowly bracket choices across multiple dimensions. These models map latent continuous processes into discrete responses using functionally independent decision thresholds. In a semiparametric framework, we model latent processes as sums of covariate indices and unobserved errors, deriving conditions for identifying parameters, thresholds, and the joint cumulative distribution function of errors. For the parametric bivariate probit case, we separately derive identification of regression parameters and thresholds, and the correlation parameter, with the latter requiring additional covariate conditions. We outline estimation approaches for semiparametric and parametric models and present simulations illustrating the performance of estimators for lattice models.