ロバスト・ラッシュモデル

ロバスト・ラッシュモデルは、標準的な1パラメータロジスティック・ラッシュ枠組みに、外れ値的な項目応答、異常な回答者、または軽微なモデル違反の影響を限定するように設計された推定手順を適用する。これにより、通常の最尤法または条件付き最尤法ラッシュ推定よりもデータ汚染に対する感度が低い、安定した項目および回答者パラメータ推定値が得られる。