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MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION

LOGIC AND PRACTICE


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Sinopse

In this volume the underlying logic and practice of maximum likelihood (ML) estimation is made clear by providing a general modeling framework that utilizes the tools of ML methods. This framework offers readers a flexible modeling strategy since it accommodates cases from the simplest linear models to the most complex nonlinear models that link a system of endogenous and exogenous variables with non-normal distributions. Using examples to illustrate the techniques of finding ML estimators and estimates, Eliason discusses: what properties are desirable in an estimator; basic techniques for finding ML solutions; the general form of the covariance matrix for ML estimates; the sampling distribution of ML estimators; the application of ML in the normal distribution as well as in other useful distributions; and some helpful illustrations of likelihoods.

Detalhes do Produto

    • Formato:  ePub
    • Subtítulo:  LOGIC AND PRACTICE
    • Origem:  IMPORTADO
    • Editora: SAGE PUBLICATIONS
    • Coleção:  Quantitative Applications in the Social Sciences
    • Assunto: Ciências Sociais
    • Idioma: INGLÊS
    • Edição:  1
    • Ano de Edição: 1993
    • Ano:  2015
    • País de Produção: Canada
    • Código de Barras:  2000875665586
    • ISBN:  9781506315904

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