Identification of a single-factor model using graphical Gaussian rules
Identification of a single-factor model using graphical Gaussian rules
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使用图形高斯规则识别单因素模型
DOI：
10.1093/biomet/84.1.241
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发表时间：
1997
期刊：
影响因子：
2.7
通讯作者：
E. Stanghellini
中科院分区：
文献类型：
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作者：
E. Stanghellini
当残差之间允许某些条件关联时，我们给出了单因素模型全局辨识的一个充分条件。该条件依赖于给定潜在因子的观察变量的条件独立性图的结构，并且可以使用图形规则来推导。
We state a sufficient condition for the global identification of a single-factor model when some conditional associations among residuals are allowed. The condition relies on the structure of the conditional independence graph of the observed variable given the latent factor, and can be derived using graphical rules.