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자료유형
학술저널
저자정보
Lee, Gwi-Hyun (Department of Statistics, Seoul National University) Park, Sung-Hyun (Department of Statistics, Seoul National University)
저널정보
한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제36권 제4호
발행연도
2007.1
수록면
457 - 469 (13page)

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Many procedures are available to identify a single outlier or an isolated influential point in linear regression and logistic regression. But the detection of influential points or multiple outliers is more difficult, owing to masking and swamping problems. The multiple outlier detection methods for logistic regression have not been studied from the points of direct procedure yet. In this paper we consider the direct methods for logistic regression by extending the $Pe\tilde{n}a$ and Yohai (1995) influence matrix algorithm. We define the influence matrix in logistic regression by using Cook's distance in logistic regression, and test multiple outliers by using the mean shift model. To show accuracy of the proposed multiple outlier detection algorithm, we simulate artificial data including multiple outliers with masking and swamping.
#Influence matrix #logistic regression #multiple outliers

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