Regression model

การถดถอยโลจิสติกแบบทนทาน

การถดถอยโลจิสติกแบบทนทาน (Robust Logistic Regression) เป็นรูปแบบหนึ่งของการถดถอยโลจิสติกที่ทนทานต่อค่าผิดปกติ (outliers) และจุดคานงัด (leverage points) โดยทำการปรับแบบจำลองผลลัพธ์แบบทวิภาคหรือเชิงหมวดหมู่ด้วยการประมาณค่าถ่วงน้ำหนักแบบ Mallows ประเภท การพัฒนาโครงสร้างแบบทนทานสำหรับแบบจำลองเชิงเส้นทั่วไป (generalized linear models) ได้รับการพัฒนาโดย Cantoni และ Ronchetti (2001) โดยมีการปรับปรุงแนวทางการถ่วงน้ำหนักในภายหลังโดย Bondell (2008)

นำไปใช้ด้วย StatMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

แหล่งอ้างอิง

  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

วิธีอ้างอิงหน้านี้

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

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateRobust Logistic Regression (Robust Logistic Regression (Mallows-Type Weighted Estimation)). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/statistics/robust-logistic-regression · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026