Regresión Logística Multinomial Robusta
La regresión logística multinomial robusta extiende el modelo logit multinomial estándar para manejar valores atípicos, observaciones influyentes y una leve especificación errónea de la distribución de la respuesta. Reemplaza las ecuaciones de cuasi-verosimilitud máxima convencionales con funciones de influencia acotadas (M-estimación) o combina la cuasi-verosimilitud máxima con estimadores de varianza tipo sandwich, de modo que una pequeña fracción de casos anómalos no pueda distorsionar las razones de odds logarítmicas estimadas entre las categorías de resultados.
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Fuentes
- 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 ↗
- Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Multinomial Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/es/statistics/robust-multinomial-logistic-regression
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- Modelo Lineal Generalizado (GLM)Estadística↔ compare
- Multinomial Logistic RegressionEstadística↔ compare
- Regresión logística ordinalEstadística↔ compare
- Regresión logística robustaEstadística↔ compare
- Regresión RobustaEstadística↔ compare
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