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On the restricted almost unbiased Liu estimator in the Logistic regression model

机译:关于物流中受限制的几乎无偏见的刘估计   回归模型

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摘要

It is known that when the multicollinearity exists in the logistic regressionmodel, variance of maximum likelihood estimator is unstable. As a remedy, inthe context of biased shrinkage ridge estimation, Chang (2015) introduced analmost unbiased Liu estimator in the logistic regression model. Making use ofhis approach, when some prior knowledge in the form of linear restrictions arealso available, we introduce a restricted almost unbiased Liu estimator in thelogistic regression model. Statistical properties of this newly definedestimator are derived and some comparison result are also provided in the formof theorems. A Monte Carlo simulation study along with a real data example aregiven to investigate the performance of this estimator.
机译:已知当逻辑回归模型中存在多重共线性时,最大似然估计器的方差不稳定。作为一种补救措施,在收缩脊估计有偏差的情况下,Chang(2015)在逻辑回归模型中引入了几乎无偏的刘估计。利用他的方法,当还可以获得线性限制形式的一些先验知识时,我们在逻辑回归模型中引入受限的,几乎无偏的Liu估计量。推导了这个新定义的估计量的统计性质,并以定理的形式提供了一些比较结果。给出了蒙特卡洛模拟研究以及实际数据示例,以研究此估计器的性能。

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