Logistic回归模型的统计诊断

发布时间：2018-02-13 10:54

  本文关键词： Logistic回归模型 强影响点 扰动模型 诊断统计量 统计诊断图　出处：《数理统计与管理》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：统计诊断的主要任务就是通过诊断统计量检测已知观测数据在用既定模型拟合时的合理性,主要是找出数据当中的异常点或强影响点。本文主要研究Logostic回归模型的诊断统计量和诊断统计图。用牛顿迭代法给出Logistic回归模型的极大似然估计值,根据扰动模型得到传统的诊断统计量,结合残差、杠杆值和系数变化三者构造新的诊断统计量,绘制新的诊断统计图,通过模拟研究说明新的诊断统计量的有效性,最后用一个实际案例说明新的诊断方法的应用并进一步验证其优越性。
[Abstract]:The main task of statistical diagnosis is to detect the rationality of known observation data when fitted with established models through diagnostic statistics. The main purpose of this paper is to find outliers or strong influence points in the data. In this paper, the diagnostic statistics and diagnostic statistics of Logostic regression model are studied. The maximum likelihood estimate of Logistic regression model is given by Newton iteration method. According to the disturbance model, the traditional diagnostic statistics are obtained, the new diagnostic statistics are constructed by combining residual, lever and coefficient changes, and the new diagnostic statistical diagrams are drawn. The effectiveness of the new diagnostic statistics is illustrated by simulation research. Finally, a practical case is used to illustrate the application of the new diagnostic method and further verify its superiority.
【作者单位】： 北京工业大学应用数理学院;合肥师范学院数学与统计学院;
【基金】：合肥师范学院横向项目(HX2016002)的资助
【分类号】：O212.1

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1507995