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陈珊萍 《河海大学常州分校学报》2007,21(3):36-39
将Bootstrap和Logistic Regression相结合,解决医学统计中因样本量小造成的统计结果的可信性问题.首先对一组医学统计数据应用Logistic Regression进行参数估计和假设检验,然后应用Bootstrap重新对模型和参数进行假设检验.算例表明,根据Bootstrap法得到的统计结果能对由Logistic Regression回归模型得到的结果的可信性做出判断. 相似文献
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根据零膨胀计数数据的特点,将Bootstrap统计技术运用到零膨胀泊松回归模型的置信区间计算及参数假设检验。通过计算机模拟,得到:第一,当样本量较小时,Bootstrap对参数估计进行假设检验的结果更为保守;第二,Bootstrap的学生氏置信区间优于零膨胀泊松回归模型的区间估计。 相似文献
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