Робастная логистическая регрессия
Робастная логистическая регрессия — это вариант логистической регрессии, устойчивый к выбросам и влиятельным точкам, который используется для подгонки бинарного или категориального результата с помощью взвешенной оценки типа Маллоуза. Робастная основа для обобщенных линейных моделей была разработана Кантони и Рончетти (Cantoni and Ronchetti, 2001), а подход к взвешиванию был позднее усовершенствован Бонделлом (Bondell, 2008).
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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. link ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Robust Logistic Regression (Mallows-Type Weighted Estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/statistics/robust-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.
- Логистическая регрессияСтатистика исследований↔ compare
- MM-оценка для робастной регрессииСтатистика↔ compare
- Регрессия методом обыкновенных наименьших квадратов (ОНМК)Эконометрика↔ compare
- Квантильная регрессияЭконометрика↔ compare
- Робастный анализ временных рядовСтатистика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →