On the index of dissimilarity for lack of fit in loglinear and log-multiplicative models
On the index of dissimilarity for lack of fit in loglinear and log-multiplicative models
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关于对数线性和对数乘法模型中缺乏拟合的相异指数
DOI：
10.1016/j.csda.2010.05.005
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发表时间：
2011
影响因子：
1.8
通讯作者：
Kuha J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kuha J
相异指数通常由Delta表示，通常用于描述分类数据缺乏模型的情况，特别是在社会科学和大数据集的情况下。研究了一般对数线性模型和对数乘性模型的指数的定义和抽样性质。有人争辩说，在某些应用中，对该指数的标准化版本进行解释是合适的。对于该指数，无论是否标准化，都推导出了一个简单的近似方差公式。文中还给出了一个简单的减偏公式。在基于大规模社会流动数据的模拟研究中，研究了这些公式以及基于这些公式的可信区间的准确性。
The index of dissimilarity, often denoted by Delta, is commonly used, especially in social science and with large datasets, to describe the lack of fit of models for categorical data. The definition and sampling properties of the index for general loglinear and log-multiplicative models are investigated. It is argued that in some applications a standardized version of the index is appropriate for interpretation. A simple, approximate variance formula is derived for the index, whether standardized or not. A simple bias reduction formula is also given. The accuracy of these formulae and of confidence intervals based upon them is investigated in a simulation study based on large-scale social mobility data.
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