Запись доказательств метода
Robust Latent Class Analysis
Robust latent class analysis (robust LCA) extends the standard latent class model by incorporating outlier-resistant estimation techniques — such as trimmed likelihood, M-estimation, or downweighting — so that atypical response patterns do not distort the recovered class structure or class membership probabilities.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
Robust Latent Class Analysis
Таксономическая запись метода · latent-structure / statistics
- Hennig, C. (2004). Breakdown points for maximum likelihood estimators of location-scale mixtures. Annals of Statistics, 32(4), 1313–1340. · DOI 10.1214/009053604000000571
- Vermunt, J. K., & Magidson, J. (2004). Latent class models. In D. Kaplan (Ed.), The Sage Handbook of Quantitative Methodology for the Social Sciences (pp. 175–198). Sage. · URL
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Курируемых утверждений еще нет
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.