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多元Logistic回归模型是广义线性模型中的一种常见形式,在社会科学和生物医学等领域有着广泛的应用.本文首先基于Pearson卡方统计量对Logistic回归模型的结构变点进行估计,再结合二元分割方法将其推广到多变点的情形.数值模拟结果表明基于Pearson卡方统计量的二元分割方法能有效估计出变点,且当变点之间间隔的样本较多时,估计效果较好.最后将此方法应用于一组DNA数据上,说明方法的有效性.