Logistic回归模型中参数极大似然估计的二次下界算法及其应用

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【摘要】

：

本文研究了Newton-Raphson等算法无法进行时探寻更加稳定的数值解法的问题.利用B¨ohning＆Linday（1988）提出的二次下界算法（Quadratic lower-bound）,文中在Logistic回归模型下

【作者】

：

王佳丁洁丽

【机构】

：

武汉大学数学与统计学院

【出处】

：

数学杂志

【发表日期】

：

2015年6期

【关键词】

：

minorization-maximization算法 Logistic回归模型 quadratic lower-bound算法极大似然估计 Newton-R

【基金项目】

：

国家自然科学基金(11101314)

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本文研究了Newton-Raphson等算法无法进行时探寻更加稳定的数值解法的问题.利用B¨ohning＆Linday（1988）提出的二次下界算法（Quadratic lower-bound）,文中在Logistic回归模型下构造了极大似然函数的代理函数并进行数值模拟,获得了二次下界算法是Newton-Raphson算法的合理替代的结果,推广了数值方法在Logistic回归模型中的应用.

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