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Título: Robust regression estimates in the prediction of latent variables in structural equation models
Palavras-chave: Accuracy
Monte Carlo simulation
Normal asymmetry
Precision
Métodos de regressão
Modelagem de equações estruturais
Simulação de Monte Carlo
Data do documento: Mai-2012
Editor: Wayne State University
Citação: CIRILLO, M. A.; BARROSO, L. P. Robust regression estimates in the prediction of latent variables in structural equation models. Journal of Modern Applied Statistical Methods, [S.l.], v. 11, n. 1, p. 42-53, May 2012. DOI: 10.22237/jmasm/1335844980.
Resumo: 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.
URI: https://digitalcommons.wayne.edu/jmasm/vol11/iss1/4/
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/45432
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