ScholarGate
Assistent
Regression modelRegression / GLM

Robuuste Multinominale Logistische Regressie

Robuuste multinominale logistische regressie breidt het standaard multinominale logitmodel uit om uitschieters, invloedrijke observaties en milde misspecificatie van de responsverdeling te hanteren. Het vervangt de conventionele maximum likelihood score-vergelijkingen door begrensde invloedsfuncties (M-schatting) of koppelt maximum likelihood aan sandwich-variantie-schatters, zodat een klein deel van de afwijkende gevallen de geschatte log-oddsverhoudingen tussen uitkomstcategorieën niet kan vertekenen.

Toepassen met StatMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  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. Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Multinomial Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/statistics/robust-multinomial-logistic-regression

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateRobust Multinomial Logistic Regression (Robust Multinomial Logistic Regression). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/statistics/robust-multinomial-logistic-regression · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026