Robust Multinomial Logistic Regression
Robust multinomial logistic regression extends the standard multinomial logit model to handle outliers, influential observations, and mild misspecification of the response distribution. It replaces the conventional maximum likelihood score equations with bounded influence functions (M-estimation) or pairs maximum likelihood with sandwich variance estimators, so that a small fraction of anomalous cases cannot distort the estimated log-odds ratios across outcome categories.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
- 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
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.