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Robust Estimation and Inference with Categorical Data

Max Welz首次提交 2024-03-18 · 修订 2026-09-15 · v4arXiv预印本

类别数据的稳健估计与推断AI 解读

Categorical data pose a distinctive robustness challenge: contingency-table cells need not have a meaningful magnitude, ordering, or metric, so departures must instead be assessed through discrepancies between observed cell frequencies and model-implied probabilities. We develop $C$ -estimation, a unifying framework for robust estimation in structured categorical models. $C$ -estimation limits the influence of large frequency discrepancies and can be applied to unconditional,…Categorical data pose a distinctive robustness challenge: contingency-table cells need not have a meaningful magnitude, ordering, or metric, so departures must instead be assessed through discrepancies between observed cell frequencies and model-implied probabilities. We develop $C$-estimation, a unifying framework for robust estimation in structured categorical models. $C$-estimation limits the influence of large frequency discrepancies and can be applied to unconditional,…

因子模型极大与准极大似然稳健标准误

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