Logistic回归模型的几乎无偏两参数估计
发布时间：2018-11-25 21:12
【摘要】：Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法,在医学、经济学、生物学、犯罪心理学、工程技术学等领域都有广泛的应用。但当复共线性存在时,极大似然估计具有不稳定性且方差变得很大。为了克服复共线性,文章提出了Logistic回归模型参数的几乎无偏两参数估计,并在均方误差准则下对估计的统计性质进行研究。
[Abstract]:Logistic regression model is an effective method for classifying data processing. It is widely used in the fields of medicine, economics, biology, criminal psychology, engineering technology and so on. However, when the complex collinearity exists, the maximum likelihood estimation is unstable and the variance becomes very large. In order to overcome the complex collinearity, the almost unbiased two-parameter estimation of the parameters of Logistic regression model is proposed, and the statistical properties of the estimator are studied under the mean square error criterion.
【作者单位】： 江苏大学财经学院;
【基金】：国家自然科学基金青年项目(11501254) 江苏省自然科学基金青年项目(BK20140521) 江苏大学青年骨干教师培养工程资助项目
【分类号】：O212.1
[Abstract]:Logistic regression model is an effective method for classifying data processing. It is widely used in the fields of medicine, economics, biology, criminal psychology, engineering technology and so on. However, when the complex collinearity exists, the maximum likelihood estimation is unstable and the variance becomes very large. In order to overcome the complex collinearity, the almost unbiased two-parameter estimation of the parameters of Logistic regression model is proposed, and the statistical properties of the estimator are studied under the mean square error criterion.
【作者单位】： 江苏大学财经学院;
【基金】：国家自然科学基金青年项目(11501254) 江苏省自然科学基金青年项目(BK20140521) 江苏大学青年骨干教师培养工程资助项目
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本文编号：2357385
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