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Inference in the Presence of Likelihood Monotonicity for Polytomous and Logistic Regression

机译：推断多态和逻辑回归的似然单调性

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This paper addresses the problem of inference for a multinomial regression model in the presence of likelihood monotonicity. This paper proposes translating the multinomial regression problem into a conditional logistic regression problem, using existing techniques to reduce this conditional logistic regression problem to one with fewer observations and fewer covariates, such that probabilities for the canonical sufficient statistic of interest, conditional on remaining sufficient statistics, are identical, and translating this conditional logistic regression problem back to the multinomial regression setting. This reduced multinomial regression problem does not exhibit monotonicity of its likelihood, and so conventional asymptotic techniques can be used.
机译：本文解决了在似然单调的情况下多项式回归模型的推理问题。本文提出将多项式回归问题转化为条件对数回归问题，使用现有技术将该条件对数回归问题简化为观测值较少且协变量较少的问题，从而使标准的足够感兴趣统计量的概率以剩余足够统计量为条件，是相同的，并将此条件逻辑回归问题转换回多项式回归设置。这个减少的多项式回归问题不会表现出其可能性的单调性，因此可以使用传统的渐近技术。

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