A note on Jorgensen's iteratively defined statistics
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论通用回归计算与删除诊断，二元回归的出现不足以归入离散选择计量。
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代码、数据与补充材料
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关于Jorgensen迭代定义统计量的札记
- 研究问题
- Jorgensen方法与Newton–Raphson、Fisher scoring的一步删除估计量如何关联，其杠杆概念能否推广到一般模型？
- 方法与思路
- 作者利用观测与期望Fisher信息矩阵，比较三种一步删除估计量，并将真实杠杆和近似杠杆推广到一般模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文厘清了三种删除诊断方法之间的关系，并扩展了原先用于二元回归的两类杠杆概念。
- 阅读关注点
- 应核对三种一步更新的具体区别、信息矩阵在比较中的作用，以及一般模型下杠杆定义和删除近似的适用范围。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明一般模型的限制、近似误差或诊断表现，不能认定某种方法更优。
原文摘要
The Newton-Raphson and Fisher scoring iteratively reweighted least squares methods are two fundamental tools for computing parameter estimators and deletion diagnostics. Jorgensen (1993) proposed a modified method to compute deletion diagnostics. In this paper, we study the relationship between Jorgensen's, Newton-Raphson and Fisher scoring one-step deletion estimators by using the observed and expected Fisher information matrices. In addition, we extend Jorgensen's true leverage and approximate leverage from binary regression models to general model settings.