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《华东理工大学学报(自然科学版)》 2017年01期
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基于Alpha稳定分布的二元响应变量回归模型

许哲  钱夕元  
【摘要】:Logit模型是常用的针对二元响应变量的回归模型,当0-1响应变量不平衡时,Logit模型将会带来连接函数设定错误。为了更灵活地捕捉带偏和厚尾特征,提出了以Alpha稳定分布作为连接函数的二元响应变量回归模型,称之为稳定分布模型。借助期望传播-近似贝叶斯计算(EPABC)方法,克服了Alpha稳定分布由于没有概率密度函数解析表达式所带来的困难,同时也解决了高维运算所导致的低接收率的问题。结果表明该模型对平衡或不平衡二元响应变量数据拟合和预测的效果均明显优于Logit、Probit、Cloglog和GEV模型。
【作者单位】华东理工大学理学院;
【关键词】Alpha稳定分布模型 EP-ABC方法 广义线性回归模型 不平衡数据
【基金】:国家高技术发展研究“863”计划项目(2015AA20107) 上海市经信委“软件和集成电路产业发展专项资金”(140304)
【分类号】:O212.1
【正文快照】:
在针对二元响应变量建立回归模型时,由于Logit模型潜在变量的概率响应曲线是对称的,一般性假设响应变量中的各类样本数目基本均衡,而当0-1响应变量样本数差异明显时,继续使用Logit模型,将会产生连接函数设定错误(Linkmisspecification),为参数的估计带来较大的偏差和均方误差[

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