ファジーロジスティック回帰における多重共線性に対するロバスト推定

この論文は、統計モデリングにおける一般的な問題（多重共線性）を、より一般的ではないがますます重要になっているファジーロジックの文脈で扱っています。応答変数とパラメータの両方にファジー数を使用することで、複雑さが加わります。この論文の重要性は、この特定のファジーロジスティック回帰設定における多重共線性に起因する不安定性を軽減するために、いくつかのLiu型推定量が提案され、評価されている点にあります。実際のファジーデータ（腎不全）への応用は、研究の実用的な関連性をさらに検証しています。

• •ファジーロジスティック回帰における多重共線性を扱っています。
• •Liu型推定量（FMLE、FLRE、FLLE、FLLTE、FLLTPE）を提案し、評価しています。
• •シミュレーションと実際のデータ（腎不全）を使用しています。
• •FLLTPEとFLLTEは優れた性能を示しました。