【摘 要】
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本文主要用剔除异常数据方法研究多分类Logistic回归模型的回归诊断问题及其应用.
二分类Logistic回归模型已经有丰富的理论,然而对多分类Logistic回归模型的理论,尤其
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本文主要用剔除异常数据方法研究多分类Logistic回归模型的回归诊断问题及其应用.
二分类Logistic回归模型已经有丰富的理论,然而对多分类Logistic回归模型的理论,尤其是回归诊断问题的成果还不多.本文讨论了多分类Logistic回归模型的一些理论.并给出多分类Logistic回归模型的应用案例.
本文首先讨论二分类Logistic回归模型的Fisher信息阵和剔除第j个观测值之后的极大似然估计算法;然后,采用偏差的方法考虑了二分类Logistic回归模型的回归诊断问题,为将该理论推广到多分类的情况作基础;再后讨论多分类Logistic回归模型的形式,借助于第一章的预备知识把研究内容推广到了多分类Logistic回归模型.论文重点讨论多分类Logistic回归模型参数的最小二乘估计、极大似然估计的算法;采用偏差的方法考查了多分类Logistic回归模型的回归诊断问题,并给出案例分析.最后,讨论多分类Logistic回归模型的拟合优度检验问题,介绍了三种拟合优度检验的方法,通过模拟比较检验的功效.
本文的特色之处在于使用剔除异常数据的方法来研究多分类Logistic回归模型的回归诊断问题,意义在于,每次剔除后回归计算不必完全重新运行,节省了运算时间.
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