二元响应数据的广义极值回归：在企业对企业电子支付系统采纳中的应用
应用统计
2011-01-10 v1
摘要
在信息系统研究中，一个特别令人感兴趣的问题是解释和预测企业采纳新技术的概率，以便市场推广仅针对那些更可能采纳技术的企业。通常，观察到的“采纳者”和“非采纳者”数量之间存在显著差异，这通常被编码为二元响应。对此类二元响应数据建模所涉及的一个关键问题是回归模型中连接函数的适当选择。在本文中，我们基于广义极值分布引入了一种新的灵活偏斜连接函数，用于对二元响应数据建模。我们展示了所提出的广义极值连接函数如何提供比现有偏斜连接更灵活、更优的偏斜连接回归模型，尤其是在处理数据中观察到的0和1数量不平衡时。通过模拟数据集和一家财富100强公司2005年电子支付系统采纳的账单数据集，说明了所提出模型的灵活性。
引用
@article{arxiv.1101.1373,
title = {Generalized extreme value regression for binary response data: An application to B2B electronic payments system adoption},
author = {Xia Wang and Dipak K. Dey},
journal= {arXiv preprint arXiv:1101.1373},
year = {2011}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/10-AOAS354 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)