【摘 要】
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Logistic回归模型是一种有效的处理分类数据的方法,在很多领域诸如经济学、工程技术类医学、医学、生物学、犯罪心理学都有广泛的应用。近年来越来越多的利用Logistic回归模
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Logistic回归模型是一种有效的处理分类数据的方法,在很多领域诸如经济学、工程技术类医学、医学、生物学、犯罪心理学都有广泛的应用。近年来越来越多的利用Logistic回归模型进行统计的分析,在众多的估计理论和方法中,极大似然估计和最小二乘法占了很大的比例。但是随着统计学家们不断深入的研究,关于Logistic回归模型的很多有偏估计被提出用以改进极大似然估计和最小二乘法估计在处理复共线性的不足,如岭估计、Liu估计等。本文主要比较了Logistic回归模型的Stein岭型主成分估计与两参数估计之间的关系,以及Logistic回归模型的几乎无偏Stein岭型主成分估计与几乎无偏两参数估计之间优良性的关系。
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