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Robust Logistic Regression/证据
方法证据记录

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).

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源记录

引文逐字复制自方法源记录。这些引文不代表任何层级的验证。

Robust Logistic Regression (Mallows-Type Weighted Estimation)
分类方法记录 · regression-model / statistics
  • 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
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证据状态

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来源

从方法源记录复制的 2 条记录的引文。

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