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Models for Categorical Data with Nonignorable Nonresponse

Taesung Park · Morton B. Brown刊期 1994-03 · 卷 89（425）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

存在不可忽略无回答的分类数据模型AI 解读

When categorical outcomes are subject to nonignorable nonresponse, log-linear models may be used to adjust for the nonresponse. The models are fitted to the data in an augmented frequency table in which one index corresponds to whether or not the subject is a respondent. The likelihood function is maximized over pseudo-observed cell frequencies with respect to this log-linear model using an EM algorithm. Each E step of the EM algorithm determines the pseudo-observed cell…

贝叶斯正则化与变量选择极大与准极大似然
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