刘，艾薇;阿兰·阿格雷斯蒂 有序分类数据的分析：综述和最近发展的调查。（经过讨论）。 （英语） Zbl 1069.62057号 测试 14，第1号，1-73（2005）. 摘要：本文回顾了用于分析有序分类（有序）响应变量的方法。我们首先用一个顺序响应变量测量数据模型。我们还调查了最近提出的建模顺序响应变量的策略，当数据具有某种类型的聚类时，或者当每个主题在不同场合发生重复测量时，例如在纵向研究中。这种情况下的主要模型包括边际模型和集群特定（条件）模型，其影响在集群层面上有条件地适用。相关讨论涉及多层次和过渡模式。主要重点是最大似然推断，尽管我们指出了某些模型（例如，边际模型、多级模型），但对于这些模型，这可能很难进行计算。贝叶斯方法在过去十年中也受到了分类数据的大量关注，我们调查了最近贝叶斯建模顺序响应变量的方法。其他非基于模型的方法也可用于某些类型的推理。 引用于45文件 MSC公司： 62J99型 线性推理、回归 2015年1月62日 贝叶斯推断 关键词：关联模型;累积logit;广义估计方程;广义线性混合模型;不等式约束;边际模型;多层模型;序数数据;比例赔率 软件：DASSOC公司;搅拌机;法尔迈尔;SAS公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛I.Liu｝和\textit｛A.Agresti｝，测试14，编号1，1-73（2005；Zbl 1069.62057） 全文： 内政部 参考文献： [1] Agresti，A.（1980）。有序数据的广义比值比。生物统计学，36:59–67·Zbl 0427.62035号 ·doi:10.2307/2530495 [2] 阿格雷斯蒂，A.（1981）。名次关联的度量。美国统计协会杂志，76:524–529·Zbl 0478.62044号 ·doi:10.2307/2287505 [3] Agresti，A.（1983年）。检验有序分类变量的边际同质性。生物统计学，39:505-510·doi:10.2307/2531022 [4] Agresti，A.（1984）。有序分类数据分析。纽约威利·Zbl 0647.62052号 [5] Agresti，A.（1988年）。按序数分级的评级之间达成一致的模型。生物统计学，44:539–548·Zbl 0707.62227号 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