BOOTSTRAP CALIBRATION AND EMPIRICAL LIKELIHOOD IN THE LOGISTIC REGRESSION MODEL(Categorical Data Analysis)

抄録

In this paper we introduce a bootstrap approximation for the sampling distribution of the empirical likelihood ratio statistic in the logistic regression model. Both classical and robust inference procedures are considered. Some results of a Monte Carlo experiment illustrate the effectiveness of the proposed approach.

収録刊行物

Journal of the Japanese Society of Computational Statistics   [巻号一覧]

Journal of the Japanese Society of Computational Statistics 15(2), 247-254, 2003-06  [この号の目次]

日本計算機統計学会

参考文献:  14件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID) :
    110001235178
  • NII書誌ID(NCID) :
    AA10823693
  • 本文言語コード :
    ENG
  • 資料種別 :
    REV
  • ISSN :
    09152350
  • 収録DB :
    CJP書誌  NII-ELS