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Partial Identification with Multiple Nonlinear Measurements of a Latent Regressor

潜在解释变量具有多个非线性测量时的部分识别

We study linear regression when the regressor is latent and observed only through multiple noisy measurements, each a smooth but possibly nonlinear function of the latent variable. The problem is acute in the measurement of occupational exposure to artificial intelligence, where competing scores yield downstream estimates that differ by a factor of eleven. A regression on any single measurement recovers a source-specific coefficient rather than the structural one. We fix the…

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