Regressão Logística Multinomial Robusta
A regressão logística multinomial robusta estende o modelo logit multinomial padrão para lidar com valores atípicos, observações influentes e leve especificação incorreta da distribuição da resposta. Ela substitui as equações convencionais de verossimilhança máxima por funções de influência limitadas (M-estimação) ou combina máxima verossimilhança com estimadores de variância sanduíche, de modo que uma pequena fração de casos anômalos não distorça as razões de chances logarítmicas estimadas entre as categorias de resultados.
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Fontes
- 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
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Multinomial Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/statistics/robust-multinomial-logistic-regression
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