Thuật toán kiểm soát sự tách biệt trong số liệu mô phỏng theo mô hình hồi quy logistic

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Thi Thu Hoa Phạm, Thị Thu Hường Phạm

Ngôn ngữ: Vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Khoa học (Đại học Cần Thơ) 2023

Mô tả vật lý: 32-41

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 408179

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Tóm tắt
Chủ đề

Sự tách biệt xuất hiện trong số liệu theo mô hình hồi quy logistic có ảnh hưởng lớn đến giá trị ước lượng của các tham số hồi quy. Đối với thống kê cổ điển, ước lượng cực đại của hàm hợp lý sẽ không tồn tại khi số liệu xuất hiện sự tách biệt. Đối với thống kê Bayes, sự tồn tại của giá trị trung bình hàm hậu nghiệm phụ thuộc vào phân phối tiên nghiệm và kiểu dạng của số liệu. Do đó, trong nghiên cứu mô phỏng số liệu, việc kiểm soát xác suất xuất hiện của sự tách biệt là có ý nghĩa để nghiên cứu tác động của dạng số liệu này trong phân tích thống kê. Trong bài báo này, những thuật toán được trình bày để mô phỏng số liệu theo mô hình hồi quy logistic mà sự xuất hiện tách biệt trong số liệu được kiểm soát với bất kỳ cỡ mẫu và số chiều của biến độc lập. Những thuật toán này được kiểm chứng có hiệu quả rất tốt qua kết quả mô phỏng., Tóm tắt tiếng anh, Separation appearing in logistic regression data greatly influences the estimated values of the regression parameters. In classical statistics, the maximum likelihood estimation will not exist when the data appear to be separated. In Bayesian statistics, the existence of a posterior mean depends on the prior distribution and the pattern of the data. Therefore, in the simulation study, it is meaningful to control the probability of separation occurrence in the data and study the impact of this type of data in statistical analysis. In this paper, we present algorithms to simulate data for a logistic regression model where separation occurrence in the data is controlled for any sample size and dimension of the independent variable. These algorithms are proven to be very effective through simulation results.

Tạo bộ sưu tập với mã QR