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Ondřej Vencálek;卡雷尔·赫隆;彼得·菲兹莫瑟

有序分类数据的广义线性模型和组合模型的比较。 （英语） Zbl 07290034号

统计模型。 20，第3期，249-273（2020年）.
摘要：有序分类数据出现在许多应用领域，例如地球化学、计量经济学、社会学和人口学，甚至交通研究，以各种问卷调查结果的形式出现。对各个类别的比例建模有不同的可能性。广义线性模型（GLM）传统上用于此目的，但也可以考虑成分数据分析（CoDa）的方法。在这里，对这两种方法进行了深入的比较。特别强调了模型对可变性的不同假设。指出了各个模型的优缺点。当成分坐标的可变性取决于回归变量时，CoDa模型可能不合适，例如，由于坐标所基于的总计数不同，GLM可能会在大规模数据的情况下大大低估预测的不确定性。

引用于1文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

有序类别;对数比坐标;一个广义线形模型;成分的;数据分析;比例;回归，回归
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\textit{O.Vencálek}等人，统计模型。20，第3号，249--273（2020；Zbl 07290034）
全文： 内政部

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