监测离群值下logistic回归曲线的稳健方法

本文的目的是开发一些稳健的方法来估计logistic回归剖面参数，以减少异常值对性能的影响T型²控制图。此外，在第二阶段评估了非鲁棒控制图和建议的鲁棒控制图的性能。

本文使用了一些稳健的方法，包括加权最大似然估计、重降M估计以及这两种方法的组合（WRM），以减少离群值对logistic回归参数估计的影响，并降低回归模型的性能T型²控制图。

第一阶段和第二阶段的仿真研究结果表明，在估计逻辑回归曲线参数和监测逻辑回归曲线方面，所提出的鲁棒控制图比非鲁棒控制图具有更好的性能。

在许多实际应用中，过程中存在异常值，这可能会影响第一阶段参数的估计，并导致第二阶段控制图的统计性能恶化。本文开发的方法对于减少第一阶段和第二阶段异常值的影响是有效的。

本文考虑在存在异常值的情况下监测第一阶段的逻辑回归曲线。此外，还开发了三种稳健的方法来减少异常值对参数估计的影响，并在第一阶段和第二阶段监测逻辑回归曲线。