A likelihood-based approach for multivariate categorical response regression in high dimensions

We propose a penalized likelihood method to fit the bivariate categorical response regression model. Our method allows practitioners to estimate which predictors are irrelevant, which predictors only affect the marginal distributions of the bivariate response, and which predictors affect both the ma...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:arXiv.org
Hauptverfasser: Molstad, Aaron J, Rothman, Adam J
Format: Paper
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Ithaca Cornell University Library, arXiv.org 23.01.2022
Schlagworte:
ISSN:2331-8422
Online-Zugang:Volltext
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