卢法蒂马塔;巴、德姆巴·博卡尔;阿巴，迪奥普 二元数据广义极值回归模型中的最大似然估计。 （英语） Zbl 1484.62029号 海湾数学杂志。 第12期，第2期，第49-56页（2022年）。 摘要：逻辑回归模型在实践中显然用于研究二元反应变量\（Y\）（事件的存在或不存在），但在罕见事件的情况下可能有局限性。因此，当因变量Y代表罕见事件时，提出了广义极值回归模型。因此，GEV分布的分位数函数被用作链接函数来研究二元结果（Y）和一组潜在预测因子（X）之间的关系。在本文中，我们发展了广义极值回归模型中的最大似然估计过程。我们建立了所提出的最大似然估计量的渐近性质（存在性、一致性和渐近正态性）。 MSC公司： 10层62层 点估计 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 关键词：重新道德化的极值;回归模型;最大似然估计;一致性;渐近正态 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Fatimata}等人，《海湾数学杂志》。12，第2号，49-56（2022；Zbl 1484.62029） 全文： 链接