Quasi-Independence and Maximum Likelihood Estimation in Incomplete Contingency Tables
不完整列联表中的准独立性与最大似然估计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：摘要讨论一般列联表的最大似然理论，没有经济离散选择行为模型的明确依据。
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不完整列联表中的准独立性与最大似然估计
- 研究问题
- 当列联表含缺失、预先为零或其他指定单元格时，准独立模型下何时能得到唯一且非零的单元格最大似然估计？
- 方法与思路
- 作者在准独立模型下分析不完整列联表，删除缺失或预先为零的单元格，并考虑剩余单元格因抽样而出现零频数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出确保相关单元格最大似然估计存在、唯一且非零的条件，且允许保留单元格存在抽样零频数。
- 阅读关注点
- 应核对准独立模型的约束、结构零与抽样零的区别、其他指定单元格的处理，以及存在性和唯一性条件的形式。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列出具体条件或计算步骤，不能判断任意缺失模式是否满足条件或推断刊本变化。
原文摘要
Many authors have been concerned with contingency tables containing cells which are missing, a priori zero or otherwise specified. This article examines the problem of maximum likelihood estimation for such tables under the “quasi-in-dependence” model. In particular, conditions are provided to ensure the existence of unique nonzero maximum likelihood estimates for the cells of incomplete tables obtained by deleting the missing or a priori zero cells, even when other cells contain zero counts due to sampling variation.