Régression logistique robuste
La régression logistique robuste est une variante de la régression logistique qui résiste aux valeurs aberrantes et aux points de levier, ajustant un résultat binaire ou catégoriel par une estimation pondérée de type Mallows. Le cadre robuste pour les modèles linéaires généralisés a été développé par Cantoni et Ronchetti (2001), une approche de pondération ayant été ultérieurement affinée par Bondell (2008).
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). Robust Logistic Regression (Mallows-Type Weighted Estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/robust-logistic-regression
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