ScholarGate
Asistent
Regression model

Robustní logistická regrese

Robustní logistická regrese je varianta logistické regrese, která je odolná vůči odlehlým hodnotám a vlivným bodům, přičemž přizpůsobuje binární nebo kategorický výsledek pomocí váženého odhadu typu Mallows. Robustní rámec pro zobecněné lineární modely byl vyvinut Cantoni a Ronchettim (2001), přičemž váhový přístup byl později upřesněn Bondellem (2008).

Použít v StatMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. Cantoni, E. & Ronchetti, E. (2001). Robust Inference for Generalized Linear Models. Journal of the American Statistical Association, 96(455), 1022-1030. DOI: 10.1198/016214501753209004
  2. Bondell, H. D. (2008). Robust Logistic Regression Using a Weighting Approach. Biometrics, 64(2), 421-427. link

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 1). Robust Logistic Regression (Mallows-Type Weighted Estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/statistics/robust-logistic-regression

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGateRobust Logistic Regression (Robust Logistic Regression (Mallows-Type Weighted Estimation)). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/statistics/robust-logistic-regression · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026