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हम भागात्मक आश्रित चर के लिए रिग्रेशन मॉडलों के लिए आकर्षक कार्यात्मक रूप और सरल क्वासी-लाइकलीहुड अनुमान विधियाँ विकसित करते हैं। लॉग-ऑड्स प्रकार की प्रक्रियाओं की तुलना में, भागात्मक अवस्था के लिए रिग्रेशन फ़ंक्शन को पुनः प्राप्त करने में कोई कठिनाई नहीं है, और शून्य और एक के चरम मानों पर डेटा को प्रबंधित करने के लिए किसी विशेष रूपांतरण की आवश्यकता नहीं है। हम एक अधिक सामान्य कार्यात्मक रूप में लॉजिट या प्रोबिट फ़ंक्शन को नष्ट करके कुछ नए, मजबूत विशेषण परीक्षण भी प्रदान करते हैं। हम इन विधियों को 401(k) पेंशन योजनाओं में कर्मचारी भागीदारी दरों के डेटा सेट पर लागू करते हैं।
पापके एट अल। (शुक्रवार,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।