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Estimating the Probability of Rare Events Occurring Using a Local Model Averaging

机译：使用局部模型平均估计稀有事件发生的可能性

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In statistical applications, logistic regression is a popular method for analyzing binary data accompanied by explanatory variables. But when one of the two outcomes is rare, the estimation of model parameters has been shown to be severely biased and hence estimating the probability of rare events occurring based on a logistic regression model would be inaccurate. In this article, we focus on estimating the probability of rare events occurring based on logistic regression models. Instead of selecting a best model, we propose a local model averaging procedure based on a data perturbation technique applied to different information criteria to obtain different probability estimates of rare events occurring. Then an approximately unbiased estimator of Kullback-Leibler loss is used to choose the best one among them. We design complete simulations to show the effectiveness of our approach. For illustration, a necrotizing enterocolitis (NEC) data set is analyzed.
机译：在统计应用中，逻辑回归是一种用于分析带有解释变量的二进制数据的流行方法。但是，当两个结果之一很少见时，模型参数的估计已显示出严重偏差，因此基于逻辑回归模型来估计罕见事件发生的概率将是不准确的。在本文中，我们着重于基于逻辑回归模型估算罕见事件发生的可能性。我们没有选择最佳模型，而是提出了一种基于数据扰动技术的局部模型平均程序，该技术适用于不同的信息标准，以获取发生稀有事件的不同概率估计。然后，使用近似无偏的Kullback-Leibler损失估算器来选择其中最好的一个。我们设计了完整的仿真来证明我们方法的有效性。为了说明，分析了坏死性小肠结肠炎（NEC）数据集。

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