Maximum Likelihood Regression of Rank-Censored Data
秩删失数据的最大似然回归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：摘要明确处理排序型因变量，并应用于选民偏好数据，与排序选择建模直接相关。
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秩删失数据的最大似然回归
- 研究问题
- 当因变量只能观察到排序而无法观察其基数值时，如何估计潜在线性回归的标准化系数，并研究估计量的统计性质？
- 方法与思路
- 作者建立仅观测潜在因变量秩的线性模型，设计可计算似然的数值算法以进行最大似然估计，并考察渐近与有限样本性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，算法还能用于特定三对角协方差正态向量的分布函数计算，并提供模拟、一个特殊情形的精确分布及选民偏好应用。
- 阅读关注点
- 应核对潜在误差的分布假设、系数标准化与识别方式、排序似然的计算，以及模拟设计和选民偏好数据的排序结构。
- 阅读边界
- 仅依据版本未注明的索引摘要；误差假设、标准化规则及模拟数值未说明，不能据此断言估计性能或推断刊本变化。
原文摘要
Linear regression is a common method for analyzing continuous, cardinal data, but it is inappropriate when the dependent variable is an ordinal ranking. The model proposed for analyzing these data sets is the general linear model u = Xβ + ε, where the rank of the dependent variable u is observed instead of its value. A description is given for a numerical algorithm to evaluate the likelihood function that is efficient enough to permit maximum likelihood estimation of normalized regression coefficients. This algorithm can be modified to evaluate the cumulative distribution function of any multivariate normal random vector with nonsingular tridiagonal covariance matrix. Large sample properties of the maximum likelihood estimator are provided in the Appendix. Finite sample properties of the estimator are examined in a Monte Carlo experiment, and the exact finite sample distribution in one particular case is analyzed. The model is applied to voter preference data from a Louis Harris poll.