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Bootstrapping the Maximum Likelihood Estimator in High-Dimensional Log-Linear Models

Wilhelm Sauermann刊期 1989-09-01 · 卷 17（3）The Annals of Statistics已编入正刊

高维对数线性模型最大似然估计量的 BootstrapAI 解读

The notion of a bootstrap estimator of the distribution of the maximum likelihood estimator in log-linear models is defined for common sampling models. It is shown that the bootstrap estimator is consistent under assumptions which allow the dimension of the model to increase to infinity. Such an approach allows treatment of large, sparse contingency tables.

高维与机器学习极大与准极大似然Bootstrap 与重抽样
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