मजबूत मल्टीनोमिअल लॉजिस्टिक रिग्रेशन
मजबूत मल्टीनोमिअल लॉजिस्टिक रिग्रेशन मानक मल्टीनोमिअल लॉजिट मॉडल को आउटलायर्स, प्रभावशाली अवलोकनों और प्रतिक्रिया वितरण के हल्के गलत विनिर्देश को संभालने के लिए विस्तारित करता है। यह पारंपरिक अधिकतम संभावना स्कोर समीकरणों को बाउंडेड इन्फ्लुएंस फ़ंक्शंस (एम-एस्टीमेशन) या सैंडविच विचरण अनुमानकों के साथ जोड़ी गई अधिकतम संभावना से बदल देता है, ताकि विषम मामलों का एक छोटा अंश परिणाम श्रेणियों में अनुमानित लॉग-ऑड्स अनुपातों को विकृत न कर सके।
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स्रोत
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Multinomial Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/statistics/robust-multinomial-logistic-regression
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