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Robust Regression Estimates in the Prediction of Latent Variables in Structural Equation Models

机译:结构方程模型中潜在变量的预测中的稳健回归估计

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摘要

The incorporation of the robust regression methods Least Median Square (LMS) and Least Trimmed Squares (LTS) is proposed in structural equation modeling. Results show that, in situations of high deviations of symmetry, the evaluated methods would be recommended for applications including smaller sample sizes.
机译:在结构方程模型中提出了鲁棒回归方法最小二乘平方(LMS)和最小二乘平方(LTS)的结合。结果表明,在高度对称偏差的情况下,推荐的评估方法适用于较小样本量的应用。

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