Maximum Likelihood Estimation: Logic and Practice

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9780803941076: Maximum Likelihood Estimation: Logic and Practice

In this volume the underlying logic and practice of maximum likelihood (ML) estimation is made clear by providing a general modelling framework that utilizes the tools of ML methods. This framework offers readers a flexible modelling 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.

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L'autore:

RESEARCH AND TEACHING INTERESTS
Quantitative Methodology and Statistics; Sociology of Work, Occupations, and Labor Markets;
Economic Sociology; Stratification; Life Course

Contenuti:

Introduction
The Logic of Maximum Likelihood
A General Modeling Framework Using Maximum Likelihood Methods
An Introduction to Basic Estimation Techniques
Further Empirical Examples
Additional Likelihoods
Conclusions

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1.

Eliason, Scott R.
Editore: SAGE Publications, Inc (1993)
ISBN 10: 0803941072 ISBN 13: 9780803941076
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Editore: SAGE Publications Inc, United States (1993)
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Descrizione libro SAGE Publications Inc, United States, 1993. Paperback. Condizione libro: New. Will Be Reissue.. 211 x 135 mm. Language: English . Brand New Book. In this volume the underlying logic and practice of maximum likelihood (ML) estimation is made clear by providing a general modelling framework that utilizes the tools of ML methods. This framework offers readers a flexible modelling 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. Codice libro della libreria AAX9780803941076

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