Log Linear Representation for Paired and Multiple Comparisons Models
成对与多项比较模型的对数线性表示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：摘要明确涉及 Bradley–Terry、Luce 比较模型及排名数据，与离散选择模型直接相关。
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成对与多项比较模型的对数线性表示
- 研究问题
- 如何用统一的对数线性框架表示成对比较、多项比较及排名数据，并处理多变量比较结果之间的关联？
- 方法与思路
- 作者为 Bradley–Terry 与 Luce 模型建立对数线性表示，采用对数优势比刻画关联，并用迭代比例缩放估计单元期望。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该框架可处理包含比较与排名的复杂数据，扩展成对比较模型，并提供计算较易实施的单元期望估计算法。
- 阅读关注点
- 应核对比较概率与对数线性参数的对应、关联参数的约束，以及排名数据如何编码和迭代比例缩放的收敛条件。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明可识别条件、模型拟合检验或计算规模，不能据此保证所有数据均易分析。
原文摘要
This paper develops log linear model representations for the Bradley-Terry paired comparisons and Luce multiple comparisons models. Various multivariate extensions of the Bradley-Terry model are then considered. A model is presented, similar to one of Davidson & Bradley (1969), but which is based on the log odds ratio as a measure of association rather than the ø coefficient of correlation. It is shown that, by the adaptive use of log linear model theory, complex data seta involving paired and multiple comparisons as well as rankings may be easily analyzed. In all cases estimates of cell expectations may be computed using an iterative proportional scaling algorithm that is computationally easy to carry out.