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Logistic回归模型的影响分析是Logistic回归诊断研究中的重要内容.常用的分析方法都是轮换地删除数据点后的逐步判断,而这个判断的过程主要体现在模型的诊断图上.鉴于此,通过构造诊断统计量来有效地开发诊断图成为影响分析的核心内容,并由此能较为准确地探寻出模型的强影响点.本文通过对Logistic回归模型帽子矩阵的分解以及对轮换地删除数据点后的系数估计的相对变化量进行加权,得出Logistic回归模型诊断图使其能比传统的诊断图更准确地判断出模型的强影响点.
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