复杂样本设计下多项逻辑回归的伪最小phi-散度估计量
统计方法学
2016-06-06 v1
摘要
本文建立了研究复杂样本设计下多项逻辑回归模型所需的理论框架，并引入了伪最小phi-散度估计量。通过数值示例和模拟研究，为响应变量具有过度离散多项分布的逻辑回归模型参数提出了新估计量，即伪最小Cressie-Read散度估计量，并为簇内相关系数提出了新估计量。结果表明，当代入lambda = 2/3的伪最小Cressie-Read散度估计量时，Binder的簇内相关系数方法表现出优异的性能。
引用
@article{arxiv.1606.01009,
title = {Pseudo minimum phi-divergence estimator for multinomial logistic regression with complex sample design},
author = {Elena Castilla and Nirian Martin and Leandro Pardo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.01009},
year = {2016}
}