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A comparison of preliminary estimators in a class of ordinal data models

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digital
A comparison of preliminary estimators in a class of ordinal data models
Articolo
rivista STATISTICA & APPLICAZIONI
fascicolo STATISTICA & APPLICAZIONI - 2009 - 1
titolo A comparison of preliminary estimators in a class of ordinal data models
autore
editore Vita e Pensiero
formato Articolo | Pdf
online da 01-2009
issn 18246672 (stampa)
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Ebook in formato Pdf leggibile su questi device:

In this paper, we propose several initial values for the EM algorithm of maximum likelihood estimates of the parameters in a class of models, called CUB, recently introduced for ordinal data. Specifically, we compare the algorithmic efficiency of each estimator with respect to a naive proposal through a vast simulation experiment. The results confirm a substantial gain in efficiency of the moments estimators over the whole parametric space. Then, some extensions are also discussed and several applications to real data sets are presented.

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