Residuals for multinomial models
多项模型的残差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：摘要涉及一般多项模型诊断及遗传学、心理学例子，未明确研究经济学中的离散选择。
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代码、数据与补充材料
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多项模型的残差
- 研究问题
- 研究多项模型中如何构造有用的残差诊断，以处理非线性模型残差缺少线性模型残差某些良好性质的问题。
- 方法与思路
- 作者先建立二阶渐近分析，再讨论已有多项模型残差，并引入包括投影残差在内的新诊断工具。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出多项模型的新诊断方法，并通过遗传学和心理学中的两个例子作简要说明，具体效果未说明。
- 阅读关注点
- 阅读全文应核对投影残差的定义、二阶展开条件、所针对的模型偏离，以及两个例子如何展示诊断用途。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明诊断量的校准方式，也未给出不同残差的性能比较。
原文摘要
Ordinary residuals from linear models are useful for diagnostic purposes. Unfortunately residuals from nonlinear models do not share the same useful properties, and Cook & Tsai (1985) introduced so-called projected residuals which overcome some of the problems. After setting up some second-order asymptotics, we briefly discuss various residuals used currently for multinomial models and introduce some new diagnostics including projected residuals. Two examples, from genetics and psychology, are briefly considered.