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包含人口水平信息的广义线性模型：基于经验似然的方法

作者

上市的：
  • 桑杰·乔杜里
  • Mark S.手动旋塞
  • 迈克尔·S·伦达尔

摘要

摘要。在许多情况下，个体样本的信息可以由因变量和解释变量之间关系的人口水平信息来补充。包含人口水平信息可以减少偏差，提高参数估计的效率。人口水平信息可以通过对模型参数函数的约束进行合并。一般来说，约束是非线性的，这使得最大似然估计任务更加困难。我们开发了一种利用经验似然概念的替代方法。结果表明，在广义线性模型的框架内，人口水平信息对应于相对容易处理的线性约束。我们提供了一种两步算法，仅通过使用无约束估计来生成参数估计。我们还为标准错误提供了可计算的表达式。我们将面板调查数据与出生登记数据相结合，通过平价估算年出生概率，从而应用于人口风险建模。

建议引用

  • Sanjay Chaudhuri和Mark S.Handcock以及Michael S.Rendall，2008年。"包含人口水平信息的广义线性模型：基于经验似然的方法,"英国皇家统计学会学报B辑英国皇家统计学会，第70卷（2），第311-328页，4月。
    • 手柄：RePEc:bla:jorssb:v:70:y:2008:i:2:p:311-328
    美国内政部：10.1111/j.1467-9868.2007.00637.x
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    引用人：

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