ScholarGate
Assistent
Regression modelRegression / GLM

Robust multinomial logistisk regression

Robust multinomial logistisk regression udvider den standard multinomiale logitmodel til at håndtere outliers, indflydelsesrige observationer og mild fejlspecificering af responsfordelingen. Den erstatter de konventionelle maksimum likelihood score-ligninger med begrænsede indflydelsesfunktioner (M-estimation) eller parrer maksimum likelihood med sandwich-variansestimatorer, så en lille brøkdel af anomale tilfælde ikke kan forvrænge de estimerede log-odds-forhold på tværs af udfaldskategorier.

Anvend med StatMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

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

Kilder

  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. Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Multinomial Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/da/statistics/robust-multinomial-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
ScholarGateRobust Multinomial Logistic Regression (Robust Multinomial Logistic Regression). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/statistics/robust-multinomial-logistic-regression · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026