ScholarGate
Assistent
Regression model

Robust logistisk regression

Robust logistisk regression är en variant av logistisk regression som är resistent mot extremvärden och inflytelserika observationer (leverage points), och anpassar ett binärt eller kategoriskt utfall med Mallows-typ viktad skattning. Det robusta ramverket för generaliserade linjära modeller utvecklades av Cantoni och Ronchetti (2001), med en viktningsteknik som senare förfinades av Bondell (2008).

Tillämpa med StatMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

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

Källor

  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. Bondell, H. D. (2008). Robust Logistic Regression Using a Weighting Approach. Biometrics, 64(2), 421-427. link

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 1). Robust Logistic Regression (Mallows-Type Weighted Estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.

Compare side by side

Refereras av

ScholarGateRobust Logistic Regression (Robust Logistic Regression (Mallows-Type Weighted Estimation)). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/statistics/robust-logistic-regression · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026