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《统计与信息论坛》 2017年08期
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基于遗漏变量视角的分类方法改进及应用

李宏飞  
【摘要】:在遗漏重要自变量时,传统logistic模型的最大似然估计值通常情况下是有偏估计,但自变量的分布情况会影响参数估计的有偏程度。通过传统logistic模型的输出概率的区间划分来进行数据分组,得到了改进的门限随机效应logistic模型,通过Monte Carlo数值模拟发现,给出的数据分组方法可以有效地把受遗漏重要自变量影响大小不同的数据分离开,相对于传统logistic模型和随机效应logistic模型,门限随机效应logistic模型具有更高的分类准确性,并且该模型在清洗数据和分组决策方面有着很好的应用。
【作者单位】中南财经政法大学统计与数学学院;
【基金】:国家社会科学基金青年项目《大数据背景下金融统计方法研究》(14CTJ008) 中国博士后科学基金第58批面上资助项目《基于数据挖掘的金融大数据的随机动态分析》(2015M582317)
【分类号】:O212.1
【正文快照】:
一、引言 自变量选择是利用一般的线性模型与广义线性模型回归分析去处理实际问题时要解决的重要问题。一般来说,需要注意两类自变量选择的问题:一是引入变量过多,即把一些对因变量影响很小甚至没有影响的自变量引入到了回归模型中,这样不仅增大计算量,同时会因多重共线性等

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