On the Comparison of Multinomial and Poisson Log-Linear Models
多项与泊松对数线性模型的比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论列联表对数线性模型，未涉及行为选择模型，离散选择分类依据不足。
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代码、数据与补充材料
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多项与泊松对数线性模型的比较
- 研究问题
- 多项与泊松对数线性模型在哪些方面等价或不同，如何在便利地拟合泊松模型后，对多项模型参数作有效推断？
- 方法与思路
- 作者以约束方程描述模型，推导并比较两种抽样框架下参数估计的大样本分布，避免重参数化并给出推断调整。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法明确揭示两类模型的异同，并提供由泊松拟合推断全部多项参数及单元概率所需的大样本调整。
- 阅读关注点
- 应核对约束方程的形式、两种抽样框架的区别及协方差调整，尤其关注哪些参数可以直接推断、哪些需要修正。
- 阅读边界
- 仅据Crossref摘要；约束的具体条件、调整公式及小样本有效性未说明，不能据此推断其他版本或刊本变化。
原文摘要
SUMMARY We introduce a method for comparing multinomial and Poisson log-linear models which affords an explicit description of their equivalences and differences. The method involves specifying the model in terms of constraint equations, rather than the more common freedom equations. The Poisson and multinomial large sample distributions of log-linear model parameter estimators are derived and compared within this constraint equation context; reparameterizations are thereby avoided. As a by-product, the method provides the practitioner with the adjustment that is necessary to make valid inferences about all multinomial log-linear parameters when, as a matter of convenience, the Poisson log-linear model is fitted. This implies that valid large sample inferences about the multinomial cell probabilities can be made directly by using the Poisson log-linear model. to illustrate the utility of this approach, several examples are considered.