Computing Maximum Likelihood Estimates of Loglinear Models from Marginal Sums with Special Attention to Loglinear Item Response Theory.

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Autor/in	Kelderman, Henk
Titel	Computing Maximum Likelihood Estimates of Loglinear Models from Marginal Sums with Special Attention to Loglinear Item Response Theory.
Quelle	In: Psychometrika, 57 (1992) 3, S.437-50Verfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	0033-3123
Schlagwörter	Algorithms; Computer Simulation; Equations (Mathematics); Estimation (Mathematics); Item Response Theory; Mathematical Models; Maximum Likelihood Statistics + Suchen Sie Ihr Suchwort? Algorithm; Algorithmus; Computergrafik; Computersimulation; Equations; Mathematics; Gleichungslehre; Estimation; Schätzung; Item-Response-Theorie; Mathematical model; Mathematisches Modell
Abstract	Describes algorithms used in the computer program LOGIMO for obtaining maximum likelihood estimates of the parameters in loglinear models. These algorithms are also useful for the analysis of loglinear item-response theory models. Presents modified versions of the iterative proportional fitting and Newton-Raphson algorithms. Simulated data illustrate the algorithms. (SLD)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC

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