Robust Logistic Regression
Robust Logistic Regression is a variant of logistic regression that is resistant to outliers and leverage points, fitting a binary or categorical outcome with Mallows-type weighted estimation. The robust framework for generalized linear models was developed by Cantoni and Ronchetti (2001), with a weighting approach later refined by Bondell (2008).
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- 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
- Bondell, H. D. (2008). Robust Logistic Regression Using a Weighting Approach. Biometrics, 64(2), 421-427. · URL
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.