【摘 要】
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Logistic回归模型已广泛应用于处理因变量为二分类或二项式分布变量的回归问题。尽管经典的Logistic模型具有简单性和广泛的适用性,但当数据中存在严重的离群值时Logistic模
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11661038)
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Logistic回归模型已广泛应用于处理因变量为二分类或二项式分布变量的回归问题。尽管经典的Logistic模型具有简单性和广泛的适用性,但当数据中存在严重的离群值时Logistic模型会崩溃。文章在传统的Logistic模型中引入均值漂移参数,从而提出了一种基于非凸惩罚回归的稳健Logistic回归方法。此外,设计了基于迭代的阈值嵌入式Θ-IPOD算法1和迭代算法2,保证了该方法可同时进行离群值检测和稳健的参数估计。通过分析网红经济对消费者购买行为影响因素的数据,证明了方法的稳健性和有效性。
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