ロバスト多項ロジスティック回帰

ロバスト多項ロジスティック回帰は、外れ値、影響力のある観測値、および応答分布の軽微な誤指定に対処するために、標準的な多項ロジットモデルを拡張したものである。従来の最尤法によるスコア方程式を、影響関数を制限した関数（M推定）に置き換えるか、または最尤法とサンドイッチ分散推定量とをペアにすることで、少数の異常なケースがカテゴリ間の推定オッズ比を歪めることを防ぐ。