Kotlarski's lemma for dyadic models
二元关系模型中的 Kotlarski 引理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：摘要明确研究二部网络的双向二元关系模型及两侧潜在分量分布识别。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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二元关系模型中的 Kotlarski 引理
- 研究问题
- 对于二部网络中由两侧单位效应与关系层误差相加构成的双向二元关系模型，何种条件可以识别各潜在分量的分布？
- 方法与思路
- 作者重复运用经典 Kotlarski 引理的既有扩展，处理两侧潜在效应和误差的加性结构，并给出两组不同的分布识别假设。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两组假设均可识别全部潜在分量分布，且均依赖部分潜在分量同分布，为二部网络双向关系模型提供识别结果。
- 阅读关注点
- 应核对两组假设具体约束哪些分量、所需观测关系结构，以及引理重复应用的条件、位置归一化和分布识别范围。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列完整识别假设，也未描述估计程序，识别结果不能直接视为可行估计保证。
原文摘要
We show how to identify the distributions of the latent components in the two-way dyadic model for bipartite networks $y_{i,\ell}= α_i+η_{\ell}+\varepsilon_{i,\ell}$. This is achieved by a repeated application of the extension of the classical lemma of Kotlarski (1967) in Evdokimov and White (2012). We provide two separate sets of assumptions under which all the latent distributions are identified. Both rely on some of the latent components being identically distributed.