【摘要】：Logit模型是用于估計(jì)二元響應(yīng)變量最常用的回歸模型,然而當(dāng)0-1響應(yīng)變量不平衡時(shí),使用Logit模型將會(huì)帶來連接函數(shù)設(shè)定錯(cuò)誤(link misspecification),為了更靈活地捕捉偏斜和厚尾特征,本文提出了以Alpha穩(wěn)定分布作為連接函數(shù)的二元響應(yīng)變量回歸模型,并稱之為穩(wěn)定分布模型。穩(wěn)定分布模型包含兩個(gè)分別反映尾部厚度和偏度特征的獨(dú)立參數(shù),且具有反射對(duì)稱性質(zhì)(reflection property),豐富了概率響應(yīng)曲線形狀的變化。借助期望傳播-近似貝葉斯計(jì)算(Expectation Propagation-Approximate Bayesian Computation,EP-ABC)算法,本文克服了Alpha穩(wěn)定分布由于沒有概率密度函數(shù)解析表達(dá)式所帶來的困難,同時(shí)也解決了高維運(yùn)算所導(dǎo)致的低接收率的問題。試驗(yàn)結(jié)果表明,穩(wěn)定分布模型對(duì)平衡或不平衡二元響應(yīng)變量數(shù)據(jù)擬合的效果均明顯優(yōu)于Logit模型、Probit模型和GEV模型。最后,本文將穩(wěn)定分布模型應(yīng)用在大型多人在線角色扮演游戲的玩家流失情況預(yù)測(cè)中,預(yù)測(cè)精度達(dá)到86%。
【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O212.1

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本文編號(hào)：2541491