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Comparison of Parameter Estimation Methods in the Analysis of Multivariate Categorical Data with Logit Models
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  • Comparison of Parameter Estimation Methods in the Analysis of Multivariate Categorical Data with Logit Models
  • Comparison of Parameter Estimation Methods in the Analysis of Multivariate Categorical Data with Logit Models
저자명
Song. Hae-Hiang
간행물명
통계학연구
권/호정보
1983년|12권 1호|pp.24-35 (12 pages)
발행정보
한국통계학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

In fitting models to data, selection of the most desirable estimation method and determination of the adequacy of fitted model are the central issues. This paper compares the maximum likelihood estimators and the minimum logit chi-square estimators, both being best asymptotically normal, when logit models are fitted to infant mortality data. Chi-square goodness-of-fit test and likelihood ratio one are also compared. The analysis infant mortality data shows that the outlying observations do not necessarily result in the same impact on goodness-of-fit measures.