Regression model

Regresión logística robusta

La regresión logística robusta es una variante de la regresión logística que es resistente a valores atípicos y puntos de apalancamiento, ajustando un resultado binario o categórico con estimación ponderada de tipo Mallows. El marco robusto para modelos lineales generalizados fue desarrollado por Cantoni y Ronchetti (2001), con un enfoque de ponderación refinado posteriormente por Bondell (2008).

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Fuentes

  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

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

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Citado por

ScholarGateRobust Logistic Regression (Robust Logistic Regression (Mallows-Type Weighted Estimation)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/statistics/robust-logistic-regression · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026