累積—序貫Logit兩階段模型的強(qiáng)相合性.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、廣義線性模型(Generlized Linear Models，GLM)是經(jīng)典的線性模型的一個重要推廣，其模型比較靈活，適用范圍更加廣泛.本文主要研究第一階段累積Logit模型、第二階段序貫Logit模型的兩階段模型中極大似然估計(Maximum likelihood estimation, MLE)的強(qiáng)相合性.
　　 研究廣義線性模型極大似然估計的強(qiáng)相合性，可以對實際問題中所收集到的數(shù)據(jù)作出合理分析和深入研究，這具有一定的理論

2、價值和現(xiàn)實意義.本文研究了廣義線性模型中兩階段模型極大似然估計的強(qiáng)相合性，主要介紹了第一階段累積Logit模型第二階段序貫Logit模型的兩階段模型結(jié)構(gòu)及模型建立，重點討論了該兩階段模型在一定條件下的極大似然估計的強(qiáng)相合性，并為今后應(yīng)用該類模型處理實際問題提供一些理論基礎(chǔ).
　　 本文分為三章，主要內(nèi)容概述如下:
　　 第一章主要介紹了國內(nèi)外研究的背景、廣義線性模型的基本概念.
　　 第二章在累積logit模型和

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