Latent-model robustness in structural measurement error models
结构测量误差模型中的潜变量模型稳健性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：结构测量误差模型属于一般统计建模，摘要未说明经济结构估计或其他所列细分的应用。
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…
结构测量误差模型中的潜变量模型稳健性
- 研究问题
- 在结构测量误差模型中，真实解释变量分布的模型误设会产生怎样的影响，又如何诊断所假定潜变量模型的适切性？
- 方法与思路
- 作者先对潜变量模型稳健性作理论表述，再提出检查潜在解释变量模型的方法，并用解析例子、模拟和冠心病数据说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提出针对真实解释变量分布误设的诊断框架及实用检查技术，但未交代稳健性的具体定义或诊断统计量。
- 阅读关注点
- 应核对稳健性定义、诊断所依赖的可观测信息，以及测量误差设定和潜变量分布误设分别如何影响估计与检查结果。
- 阅读边界
- 材料为OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；无法据此判断诊断的检验效能、适用条件或刊本细节。
原文摘要
We present methods for diagnosing the effects of model misspecification of the true-predictor distribution in structural measurement error models. We first formulate latent-model robustness theoretically. Then we provide practical techniques for examining the adequacy of an assumed latent predictor model. The methods are illustrated via analytical examples, application to simulated data and with data from a study of coronary heart disease.