Firth (1993) suggested a modificati

Firth (1993) suggested a modification of the score equations in order to reduce bias seen in generalized linear models. Heinze and Schemper (2002) suggested using Firth's method to overcome the problem of "separation" in logistic regression, a condition in the data in which maximum likelihood estimates tend to infinity (become inestimable). The method allows convergence to finite estimates in cases of separation in logistic regression.

結果 (繁體中文) 1:

弗斯（1993）所建議的得分公式的變形，以便減少在廣義線性模型看到偏壓。海因策和Schemper（2002）使用弗斯的方法，以克服在邏輯回歸“分離”的問題的建議，在該數據的條件，其中最大似然估計趨於無窮大（成為不可估量）。該方法允許收斂在邏輯回歸分離的情況下，有限的估計。

結果 (繁體中文) 2:

Firth（1993）建議修改分數方程，以減少廣義線性模型中的偏差。Heinze和Schemper（2002年）建議使用Firth的方法克服邏輯回歸中的"分離"問題，在資料中，最大可能性估計傾向于無窮大（變得不可估量）。該方法允許在邏輯回歸中分離的情況下收斂到有限估計值。

結果 (繁體中文) 3:

Firth（1993）建議修改分數方程，以减少廣義線性模型中的偏差。Heinze和Schemper（2002）建議使用Firth方法來克服logistic回歸中的“分離”問題，在這種情況下，最大似然估計趨於無窮大（變得不可估量）。該方法允許在logistic回歸分離的情况下收斂到有限估計。