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9 參數 量羅 47 ( Y P Y 了 量 數 率 (multnomal dstrbuton 數 率 利 參數 ( λ b ( ϑb ϑ b ϑb ϑ3b ϑ4b ϑ5b ϑ6b ϑ7b 說 BOOT (BOOT 數 BOOT BOOT ( b BOOT ϑ kb ϑ k BOOT ϑk b ϑkb / BOOT k... 7 k 數 參數 3 利 參數 (reflecton (eanson (contracton 數 例 了 數 3. Sendley et al. (96Nelder and Mead (965 數 K 數 數 數 y f (z z K 數 量
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11 參數 量羅 49 (b 若 y < yl 不 立 P P h K 令 y k yk /( K ε K 數 k ( yk y / K ε 度 P l 流 讀 參 (3 錄 3 讀 (Nelder and Mead 了 論 率 logt ( ( ( I I logt. 讀. 兩 羅 數 不 不 數 ( 量 度 69 ( 不 率 說.45 女.55 數 利 亂數 說 不 不 狀 狀 數 7 9 ( 69
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15 參數 量羅 53 利 數 參數 (A.75 B.5 C.5 BOOT 參 (975 讀 立 論 李 (98 女 度 理 33-7 (3 參數 羅 數 羅 數 量羅 精 論 梁 (3 路 羅 理 (997 羅 度 ( 羅 行 5-9 (994 臨 Bahadur R. R. (96 A Reresentaton of the Jont Dstrbuton of Resonses to N Dchotomous Items n Studes n Item Analyss and Predcton Solomon H. (ed. Stanford Unversty Press Stanford Calf Dagenas M. G. (969 A Threshold Regresson Model Econometrca Dagenas M. G. (975 Alcaton of a Threshold Regresson Model to Household Purchases of Automobles The Reve of Economcs and Statstcs
16 54 De Janos P. E. (956 Factors Influencng the Demand for Ne Automobles: A Cross-Secton Analyss Ph.D. dssertaton Unversty of Mchgan Ann Arbor. Goldberger A. S. and M. L. Lee (96 Toard a Mcroanalytc Model of the Household Sector Amercan Economc Reve Lstz S. R. N. M. Lard and D. P. Harrngton (99 Mamum Lkelhood Regresson Methods for Pared Bnary Data Statstcs n Medcne Nelder J. A. and R. Mead (965 A Smle Method for Functon Mnmzaton Comuter Journal Sendley W. G. R. Het and F. R. Hmsorth (96 Sequental Alcaton of Smle Desgns n Otmsaton and Evolutonary Oeraton Technometrcs Ulm K. (99 Statstcal Method for Assessng a Threshold n Edemologcal Studes Statstcs n Medcne
17 參數 量羅 55 Mamum Lkelhood Estmaton of the Bvarate Logstc Regresson th Threshold Parameters Jungn Wu Deartment of Statstcs Feng Cha Unversty Chung Wen Chang Deartment of Statstcs Feng Cha Unversty In dscussng the relatonsh beteen the successful robablty of a bnary random varable and a certan set of elanatory varables the logstc regresson s oular n varous felds esecally n medcne researches. For eamle ( usng remedy methods to elan the robablty of recovery from some dsease; ( buldng a redcton model for the e-commence customer buyng behavor; (3 buldng a model to decde the cut-ont of the lfe nsurance sales hrng; (4 buldng a credt score functon; or (5 decdng the threshold arameter for the etreme human nure. Sometmes a varable must eceed a certan value to have nfluence on the resonse varable. For eamle the ncome of a household must eceed some value to nfluence the successful robablty. We call ths value threshold. On the other hand t s ossble to observe ared bnary varables n the busness study. In ths artcle e roose a bvarate logstc regresson model and also consder varables that may have threshold arameter. The assocaton beteen the ar bnary varables s consdered as a constant odds rato for demonstraton. We used mamum lkelhood methodology to fnd arameter estmates va a modfed smle algorthm and suggested a arametrc bootstrang method to estmate the standard devaton of the mamum lkelhood estmator. Keyords: bvarate logstc regresson ared bnary varable threshold arameter smle algorthm JEL Classfcaton: C5
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