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Bootstrapping: A Nonparametric Approach to Identify the Effect of Sparsity of Data in the Binary Regression Models

机译:引导程序:一种非参数方法来识别二进制回归模型中数据稀疏性的影响

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摘要

In this research, the bootstrap methods are used to investigate the effects of sparsity of the data for the binary regression models. The artificial data was created by the bootstrapping vector. We also used the percentile confidence intervals as a tool f
机译:在这项研究中,自举方法用于研究二元回归模型的数据稀疏性的影响。人工数据是通过自举向量创建的。我们还使用百分位数置信区间作为工具f

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