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Scientific article
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Robust Binary Regression with Continuous Outcomes

Published inCanadian journal of statistics, vol. 21, no. 3, p. 239-249
Publication date2004
Abstract

Les auteurs proposent un estimateur à fonction d'influence bornée pour la régression binaire à variable dépendante continue, qui constitue une alternative à la régression logistique lorsque le chercheur s'intéresse à la proportion d'individus pour lesquels la variable expliquée est supérieure ou inférieure à un certain seuil. Les auteurs montrent à la fois théoriquement et empiriquement que dans ce contexte, l'estimation à vraisemblance maximale est sensible à une mauvaise spécification du modèle. Ils montrent que leur estimateur robuste est plus stable et presqu'aussi efficace que le maximum de vraisemblance si les hypothèses sont satisfaites. De plus, l'inférence à laquelle il conduit est plus sûre. Les auteurs comparent la performance des différents estimateurs par voie de simulation et présentent une analyse de l'hypertension sur des données en provenance de Harlem.

Keywords
  • Binary regression
  • Influence function
  • Leverage
  • M-estimator
  • Robustness
Citation (ISO format)
HERITIER, Stephane, RONCHETTI, Elvezio. Robust Binary Regression with Continuous Outcomes. In: Canadian journal of statistics, 2004, vol. 21, n° 3, p. 239–249.
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Article (Published version)
accessLevelPrivate
Identifiers
  • PID : unige:22947
ISSN of the journal0319-5724
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Technical informations

Creation09/12/2012 8:06:00 PM
First validation09/12/2012 8:06:00 PM
Update time03/14/2023 5:41:00 PM
Status update03/14/2023 5:41:00 PM
Last indexation05/02/2024 12:39:24 PM
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