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埃琳娜·卡斯蒂利亚;尼利安·马汀;莱安德罗·帕尔多

复杂样本设计下多项式logistic回归的最小phi-收敛估计。 （英语） Zbl 1421.62095号

AStA，高级统计分析。 102，第3期，381-411（2018）.
摘要：本文提出了研究具有伪最小phi收敛估计量的复杂样本设计多项式回归模型所需的理论框架。数值算例和模拟研究为响应变量具有过分散多项式分布的logistic回归的参数提出了新的估计量、伪最小Cressie-Read散度估计量以及新的簇内相关系数估计量。仿真研究表明，当插入带有（lambda=frac{2}{3}）的伪最小Cressie-Read散度估计器时，Binder的簇内相关系数方法表现出良好的性能。

引用于4文件

MSC公司：

62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
62K10型 统计块设计
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

设计效果;集群抽样;假相似性;样品重量;复杂样品设计;星团内相关

软件：

SAS公司;SAS/STAT系统
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{E.Castilla}等人，AStA，高级统计分析。102、3号、381--411（2018；Zbl 1421.62095）
全文： 内政部 arXiv公司

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