【摘 要】
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针对二分类变量问题,经典Logistic回归是合适的。由于观测结果的不精确,响应变量往往介于0,1之间,且没有概率分布,误差也不能完全看作随机性现象。为此,将经典Logistic回归模
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11261044),创新项目:宁夏大学研究生创新项目(GIP2015034)
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针对二分类变量问题,经典Logistic回归是合适的。由于观测结果的不精确,响应变量往往介于0,1之间,且没有概率分布,误差也不能完全看作随机性现象。为此,将经典Logistic回归模型与模糊集理论相结合,构建了具有清晰输入–模糊输出的一类模糊Logistic回归模型,其中系数与输出均用LR-型模糊数表示。用成功的可能性替代概率,这些可能性可以由一些语义词描述。然后基于截集构造了模糊数之间的距离,利用此距离得到了上述模型中模糊参数的最小二乘估计。最后将模型应用在狼疮中并通过相容性指数MSI = 0.54说
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