Robuste Logistische Regression
Robuste logistische Regression ist eine Variante der logistischen Regression, die gegenüber Ausreißern und einflussreichen Punkten unempfindlich ist und ein binäres oder kategoriales Ergebnis mittels gewichteter Schätzung vom Typ Mallows anpasst. Der robuste Rahmen für verallgemeinerte lineare Modelle wurde von Cantoni und Ronchetti (2001) entwickelt, wobei ein Gewichtungsansatz später von Bondell (2008) verfeinert wurde.
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Quellen
- 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 ↗
- Bondell, H. D. (2008). Robust Logistic Regression Using a Weighting Approach. Biometrics, 64(2), 421-427. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Robust Logistic Regression (Mallows-Type Weighted Estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/robust-logistic-regression
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