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阿兰·阿格雷斯蒂;斯图亚特·利普西茨;约瑟夫·朗（Joseph B.Lang）。

比较大型稀疏列联表的边际分布。 （英语） Zbl 0875.62240号

计算。统计数据分析。 14，No.1，55-73（1992）.
概要：随着边际和响应类别数量的增加，列联表边际分布模型的最大似然分析的可行性降低。本文描述了更可行的替代方法。我们建议使用“伪ML”方法，通过将重复响应视为独立响应来获得模型参数估计值，并使用折刀估计这些估计值的协方差矩阵。我们使用Wald统计，或通过修改独立样本的有效得分统计来测试边缘同质性。我们用一个包含78125个单元格的七维表来说明这些方法，并且我们给出的仿真结果表明，使用伪ML估计不会造成效率的实质性损失。

引用于5文件

MSC公司：

62H17型 应急表

关键词：

对数线性模型;纵向数据;最大似然;序数数据;伪最大似然;得分统计;加权最小二乘法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Agresti}等人，计算。统计数据分析。14，编号1，55--73（1992；Zbl 0875.62240）
全文： 内政部

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