Seleksi Model Multinomial Logit Melalui Akaike’s Information Criterion (AIC) - Erna Tri Herdiani (Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi, 2007)
Regresi kualitatif akhir-akhir ini banyak digunakan sebagai jawaban atas beragamnya data set yang terdiri dari data kualitatif dan data kuantitatif. Dalam penelitian ini kami memiliki data set dalam bentuk respon yang terdiri dari data kualitatif terurut berdistribusi multnomial sedangkan peubah prediksi berbentuk data kategorikal. Dengan kedua asumsi tersebut penulis memilih menggunakan Model Multinomial Logit, Alan Agresti (1990). Dari proses tersebut penaksiran parameter dilakukan dengan metode kuadrat terkecil di perumum dan metode maksimum likelihood  Gonzales, P.L. (1993), selanjutnya di dalam penelitian ini penulis menggunakan Akaike’s Information Criterion (AIC) untuk memilih model terbaik dalam menganalisis data kategorikal..