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The indeterminacy of the Structural Models, i.e. the arbitrariness of latent scores, due to the factorial nature of the measurement models, is, in the dynamic context, more problematic. We propose an alternative formulation of the Structural Dynamic Model, based on the Replicated Common Factor Model (Haagen e Oberhofer, 1999), where latent scores are no more indeterminate.
Minotti, S., Vittadini, G. (2005). A New Version of the Structural Dynamic Model with Unique Latent Scores. In H.H. Bock, W. Gaul, M. Vichi, P. Arabie, D. Baier, F. Critchley, et al. (a cura di), New Developments in Classification and Data Analysis
Proceedings of the Meeting of the Classification and Data Analysis Group (CLADAG) of the Italian Statistical Society, University of Bologna, September 22-24, 2003 (pp. 185-192). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH [10.1007/3-540-27373-5_22].
A New Version of the Structural Dynamic Model with Unique Latent Scores
The indeterminacy of the Structural Models, i.e. the arbitrariness of latent scores, due to the factorial nature of the measurement models, is, in the dynamic context, more problematic. We propose an alternative formulation of the Structural Dynamic Model, based on the Replicated Common Factor Model (Haagen e Oberhofer, 1999), where latent scores are no more indeterminate.
New Developments in Classification and Data Analysis
Proceedings of the Meeting of the Classification and Data Analysis Group (CLADAG) of the Italian Statistical Society, University of Bologna, September 22-24, 2003
Bock, HH; Gaul, W; Vichi, M; Arabie, P; Baier, D; Critchley, F; Decker, R; Diday, E; Greenacre, M; Lauro, C; Meulman, J; Monari, P; Nishisato, S; Ohsumi, N; Opitz, O; Ritter, G; Schader, M; Weihs, C; Vichi, M; Monari, P; Mignani, S; Montanari, A
Minotti, S., Vittadini, G. (2005). A New Version of the Structural Dynamic Model with Unique Latent Scores. In H.H. Bock, W. Gaul, M. Vichi, P. Arabie, D. Baier, F. Critchley, et al. (a cura di), New Developments in Classification and Data Analysis
Proceedings of the Meeting of the Classification and Data Analysis Group (CLADAG) of the Italian Statistical Society, University of Bologna, September 22-24, 2003 (pp. 185-192). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH [10.1007/3-540-27373-5_22].
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10281/2762
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 598/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
