This edition explains how to compute maximum likelihood estimators that are not available as prepackaged routines. The book introduces the theory of maximum likelihood estimation with particular attention on the practical implications for applied work. It then describes each of the four types of likelihood evaluator programs and provides numerous examples, such as logit and probit regression, Weibull regression, random-effects linear regression, and the Cox proportional hazards model. The text also includes additional details about the ml command, provides checklists to follow when writing evaluators, and shows how to write your own estimation commands.

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