【摘要】：Logistic回歸模型是一種有效的分類數(shù)據(jù)處理方法,在醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、生物學(xué)、犯罪心理學(xué)、工程技術(shù)學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。但當(dāng)復(fù)共線性存在時(shí),極大似然估計(jì)具有不穩(wěn)定性且方差變得很大。為了克服復(fù)共線性,文章提出了Logistic回歸模型參數(shù)的幾乎無(wú)偏兩參數(shù)估計(jì),并在均方誤差準(zhǔn)則下對(duì)估計(jì)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)進(jìn)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.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(11501254) 江蘇省自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(BK20140521) 江蘇大學(xué)青年骨干教師培養(yǎng)工程資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：O212.1

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7 劉群;王穎U，

本文編號(hào)：2357385