Convergence theorems in multinomial saturated and logistic models
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Fecha
2020
Autores
Orozco-Acosta, Erick
Llinás-Solano, Humberto
Fonseca-Rodríguez, Javier
Título de la revista
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Título del volumen
Editor
Universidad Nacional de Colombia
Resumen
In this paper, we develop a theoretical study about the logistic and saturated multinomial models when the response variable takes one of R ≥ 2 levels. Several theorems on the existence and calculations of the maximum likelihood (ML) estimates of the parameters of both models are presented and demonstrated. Furthermore, properties are identified and, based on an
asymptotic theory, convergence theorems are tested for score vectors and information matrices of both models. Finally, an application of this theory is presented and assessed using data from the R statistical program.
En este artículo se desarrolla un estudio teórico de los modelos logísticos y saturados multinomiales cuando la variable de respuesta toma uno de R ≥ 2 niveles. Se presentan y demuestran teoremas sobre la existencia y cálculos de las estimaciones de máxima verosimilitud (ML-estimaciones) de los parámetros de ambos modelos. Se encuentran sus propiedades y, usando teoría asintótica, se prueban teoremas de convergencia para los vectores de puntajes y para las matrices de información. Se presenta y analiza una aplicación de esta teoría con datos tomados de la librería aplore3 del programa R.
En este artículo se desarrolla un estudio teórico de los modelos logísticos y saturados multinomiales cuando la variable de respuesta toma uno de R ≥ 2 niveles. Se presentan y demuestran teoremas sobre la existencia y cálculos de las estimaciones de máxima verosimilitud (ML-estimaciones) de los parámetros de ambos modelos. Se encuentran sus propiedades y, usando teoría asintótica, se prueban teoremas de convergencia para los vectores de puntajes y para las matrices de información. Se presenta y analiza una aplicación de esta teoría con datos tomados de la librería aplore3 del programa R.
Descripción
Palabras clave
Multinomial logit model, Saturated model, Logistic regression, Maximum likelihood estimator, Score vector, Fisher information matrix, Modelo logístico multinomial, Modelo saturado, Regresión logística, Estimador de máxima verosimilitud, Vector score, Matriz de información de Fisher