基于SAEM算法的协变量缺失下Logistic回归模型的统计分析

一、引言

在统计分析和机器学习中，Logistic回归模型是一种重要的工具，广泛应用于分类和预测问题。然而，在实际应用中，常常会遇到协变量缺失的情况，这给模型的准确性和可靠性带来了挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种基于SAEM（StochasticApproximationofExpectationMaximization）算法的协变量缺失下Logistic回归模型的统计分析方法。

二、相关文献综述

协变量缺失是统计学和机器学习中常见的问题。传统的处理方法包括删除缺失值或插值法等，但这些方法可能会导致信息丢失或引入误