稳健的Logistic回归模型：原理、方法与多领域应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今大数据时代，数据量呈爆炸式增长，数据的复杂性也日益增加。无论是在医学研究、金融风险评估，还是社会科学调查等领域，数据中都可能存在各种异常值、噪声以及数据分布的非正态性等问题。这些复杂的数据特征给传统的数据分析方法带来了巨大挑战，而稳健的Logistic回归正是应对这些挑战的有力工具。

Logistic回归作为一种经典的统计模型，在二分类问题中有着广泛的应用。它通过Logistic函数将线性组合映射到(0,1)区间，从而得到事件发生的概率估计，被广泛应用于疾病预测、信用风险评估、市