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Maximum Likelihood Variance Components Estimation for Binary Data

Charles E. McCulloch刊期 1994-03 · 卷 89（425）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

二元数据方差分量的极大似然估计AI 解读

We consider a class of probit-normal models for binary data and describe ML and REML estimation of variance components for that class as well as best prediction for the realized values of the random effects. ML estimates are calculated using an EM algorithm; for complicated models EM includes a Gibbs step. The computations are illustrated through two examples.

微观 · 离散选择极大与准极大似然
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