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Homogeneous Linear Predictor Models for Contingency Tables

Joseph B Lang刊期 2005-03 · 卷 100（469）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

列联表的齐次线性预测模型AI 解读

Maximum likelihood (ML) inference for the class of homogeneous linear predictor (HLP) models for contingency tables is described. HLP models constrain the expected table counts m through L(m) = Xβ, where the link L is allowed to be a many-to-one, nonlinear function. Generalized log-linear, association trend, marginal cumulative probit, and conditional marginal homogeneity models are given as specific examples. ML fit results, which include point estimates, goodness-of-fit…

极大与准极大似然
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