张平 关于logistic回归模型中预测误差的估计。 （英语） Zbl 0850.62107号 Commun公司。统计、理论方法 23，第10期，2881-2894（1994）。 摘要：本文讨论了logistic回归中的预测问题。我们比较了几种常用的预测规则和损失函数。设（e）为当前数据条件下的预期预测误差。设\（\hat e\）是\（e\）的最大似然估计。结果表明，二次损失函数和Kullback-Leibler损失函数是不可取的，因为在这两种损失函数下，（e）和（e）之间的相关系数趋于渐近零。此外，我们还表明，随机预测规则通常优于非随机预测规则。人们普遍认为，产生小（e）的预测规则也应产生小（e）。一个结果表明，情况并非总是如此。 引用于1文件 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：条件预测误差;相关性;最大似然;随机预测规则 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Zhang}，Commun（通信员）。Stat.，理论方法23，No.10，2881--2894（1994；Zbl 0850.62107） 全文： 内政部 参考文献： [1] Berger J.O.，统计决策理论和贝叶斯分析（1985）·Zbl 0572.62008号 [2] 内政部：10.1016/0167-7152（90）90014-X·Zbl 0699.62037号 ·doi:10.1016/0167-7152（90）90014-X [3] 内政部：10.2307/2288636·Zbl 0543.62079号 ·doi:10.2307/2288636 [4] 内政部：10.2307/2289236·Zbl 0621.62073号 ·doi:10.2307/2289236 [5] 内政部：10.1214/aos/1176346597·Zbl 0594.62058号 ·doi:10.1214/aos/1176346597 [6] Hall P.，《皇家统计学会杂志》，54 pp 475–（1991） [7] 内政部：10.2307/2288922·兹比尔0644.62048 ·doi:10.2307/2288922 [8] Mccullagh P.，广义线性模型（1989）·Zbl 0744.62098号 [9] Linhart H.，模型选择（1986）·Zbl 0665.62003年 [10] Linhart H.，模型选择（1986）·Zbl 0665.62003年 [11] 内政部：10.1007/BF00773671·Zbl 0773.62049号 ·doi:10.1007/BF00773671 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。