以下是宏宇的回复：
1. 雖然CDM屬於latent class model, 但是Toree發展的higher-order DINA同時可以包含latent continous trait, 我想在解讀上，應該是可以同時兼顧latent class與latent trait的詮釋面向。
2. 因為忽略random slipping effect，所以人的attribute profile也會錯估，因為attribute profile錯估，所以會同時影響slipping and guessing parameters的估計
3. 我之所以沒使用DIC，是因為在winbugs中，只要是屬於latent class model，都無法產生DIC值，因此我就改用AIC與BIC，一般來說，true model的DIC應該還是會小些，你有試著參考PD值，它有把模式複雜度考慮進來。