Buchumschlag

Statistical Inference for Covariate-Adjusted and Interpretable Generalized Factor Model with Application to Testing Fairness

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ouyang, Jing, Cui, Chengyu, Tan, Kean Ming, Xu, Gongjun
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Methodology
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Inference on Generalized Latent Variable Models with High-Dimensional Responses and Covariates
von: Ouyang, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Identifiability and Inference for Generalized Latent Factor Models
von: Cui, Chengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Identifiability of Latent Class Models with Covariates
von: Ouyang, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Beyond Vintage Rotation: Bias-Free Sparse Representation Learning with Oracle Inference
von: Cui, Chengyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Statistical Inference on Latent Space Models for Network Data
von: Li, Jinming, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Variational Estimation for Multidimensional Generalized Partial Credit Model
von: Cui, Chengyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DIF Statistical Inference without Knowing Anchoring Items
von: Chen, Yunxiao, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Estimation and Statistical Inference for Generalized Multilayer Latent Space Model
von: Liu, Zhaozhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Consistency Theory of General Nonparametric Classification Methods in Cognitive Diagnosis
von: Cui, Chengyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Note on Improving Variational Estimation for Multidimensional Item Response Theory
von: Ma, Chenchen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Accounting for Measurement Bias: A New Framework for Reliable Country Ranking in Large-Scale Educational Assessments
von: Ouyang, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Covariate Adjusted Functional Mixed Membership Models
von: Marco, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Sufficient and Necessary Condition for the Identifiability and Estimability of the DINA Model
von: Gu, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2017)

High-dimensional Factor Analysis for Network-linked Data
von: Li, Jinming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A General Latent Embedding Approach for Modeling Non-uniform High-dimensional Sparse Hypergraphs with Multiplicity
von: Wu, Shihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Statistical Inference for Regression with Imputed Binary Covariates with Application to Emotion Recognition
von: Lin, Ziqian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Latent and Hierarchical Structures in Cognitive Diagnosis Models
von: Ma, Chenchen, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Sufficient and Necessary Conditions for the Identifiability of DINA Models with Polytomous Responses
von: Lin, Mengqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Which Covariates to Adjust for? Specification-robust Causal Inference in Observational Studies
von: Ghosh, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Covariate Adjustment for Wilcoxon Two Sample Statistic and Test
von: Lou, Zhilan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Covariate-Adjusted Response-Adaptive Design with Delayed Outcomes
von: Ma, Xinwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Denoising Diffused Embeddings: a Generative Approach for Hypergraphs
von: Wu, Shihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nonparanormal Adjusted Marginal Inference
von: Dandl, Susanne, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Factor-Adjusted Multiple Testing for High-Dimensional Individual Mediation Effects
von: Shi, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hyperbolic Network Latent Space Model with Learnable Curvature
von: Li, Jinming, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Tensor-EM Method for Large-Scale Latent Class Analysis with Binary Responses
von: Zeng, Zhenghao, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Statistical Inference for High-dimensional Matrix-variate Factor Models with Missing Observations
von: Zhang, Yongxia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Framework for Covariate-Adjusted Bivariate Causal Discovery
von: Purkayastha, Soumik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

De-Biased Two-Sample U-Statistics With Application To Conditional Distribution Testing
von: Chen, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Inference for Covariate-adjusted Bradley-Terry Model with Covariate Shift
von: Li, Xiudi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Covariate-Adjusted Deep Causal Learning for Heterogeneous Panel Data Models
von: Zhou, Guanhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fair Conformal Prediction for Incomplete Covariate Data
von: Kong, Jingsen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High-Dimensional Expected Shortfall Regression
von: Zhang, Shushu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Resistant convex clustering: How does the fusion penalty enhance resistantance?
von: Sun, Qiang, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Recurrent Event Analysis with Ordinary Differential Equations
von: Meng, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Covariate Shift Corrected Conditional Randomization Test
von: Xu, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Fair Decisions with Factor Models: Applications to Annuity Pricing
von: Huang, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Burden Shared is a Burden Halved: A Fairness-Adjusted Approach to Classification
von: Rava, Bradley, et al.
Veröffentlicht: (2021)

High-Dimensional Multi-Study Multi-Modality Covariate-Augmented Generalized Factor Model
von: Liu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

When Is Causal Inference Possible? A Statistical Test for Unmeasured Confounding
von: Liu, Muye, et al.
Veröffentlicht: (2025)