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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Ejike R. Ugba (Helmut Schmidt University) Jan Gertheiss (Helmut Schmidt University)
저널정보
한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제30권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
49 - 63 (15page)

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A lot of studies on the summary measures of predictive strength of categorical response models consider the likelihood ratio index (LRI), also known as the McFadden-R<SUP>2</SUP>, a better option than many other measures. We propose a simple modification of the LRI that adjusts for the effect of the number of response categories on the measure and that also rescales its values, mimicking an underlying latent measure. The modified measure is applicable to both binary and ordinal response models fitted by maximum likelihood. Results from simulation studies and a real data example on the olfactory perception of boar taint show that the proposed measure outperforms most of the widely used goodness-of-fit measures for binary and ordinal models. The proposed R<SUP>2</SUP> interestingly proves quite invariant to an increasing number of response categories of an ordinal model.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Latent variable motivation
3. The modified measure
4. Simulation study
5. Empirical application
6. Discussion
References

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-310-001433255