论文研究 - Logistic回归模型中稳健方法的性能

Logistic回归是各个领域中数据分析的最重要工具。 估计参数的经典方法是最大似然估计，此方法的缺点是对外围观测值的敏感性高。 逻辑回归的鲁棒估计器由于其鲁棒性而成为替代技术。 本文提出了用于逻辑回归的一类新的健壮技术。 它们是加权的最大似然估计器，被认为是Mallows型估计器。 此外，我们将这些技术的性能与经典最大似然法和一些现有的鲁棒估计量进行了比较。 根据模拟研究和实际数据集说明了结果。 新估算器相对于其他估算器显示出最佳性能。