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估计具有混合效应的多成员logit模型:间接推断与数据克隆。 (英语) Zbl 07192066号

摘要:具有随机效应的多成员logit模型是用于聚集二进制数据的模型,其中每个统计单元可以属于多个组。这些模型的似然函数在分析上很难处理。我们提出了两种不同的参数估计方法:间接推断和数据克隆(DC)。前者是一种基于非相似性的方法,它使用辅助模型来选择合理的估计。我们提出了一个与目标模型具有相同参数空间维数的辅助模型,这对于快速获得良好估计非常方便。后一种方法通过拟合克隆数据的适当贝叶斯模型的后验分布计算最大似然估计。我们实现了一种专门用于多成员模型的DC算法。蒙特卡罗实验在模拟数据上比较了这两种方法。为了进一步比较,我们还报告了贝叶斯后验均值和综合嵌套拉普拉斯近似混合DC估计。仿真表明,间接推理估计器的效率损失可以忽略不计,并由相关的计算增益进行了补偿。然后用两个匹配配对数据的实例说明了这些方法。

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2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
62J12型 广义线性模型(逻辑模型)
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全文: 内政部

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