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稳健的Logistic回归及其应用的任务书
任务书
一、任务概述：
Logistic回归是一种常用的分类方法，用于将观测值划分到两个或多个离散的类别中。本任务要求从Logistic回归的基本原理、公式推导入手，深入了解Logistic回归的稳健性，掌握相应的算法和应用，能够熟练地应用Logistic回归进行分类分析。
二、任务要求：
1.掌握Logistic回归的原理和公式推导。
2.了解Logistic回归的稳健性及其推导过程。
3.掌握Logistic回归的模型评价方法，如ROC曲线、AUC值等。
4.掌握Logistic回归的应用场景，并能够使用相应的软件工具进行分类分析。
5.选择一到两个相关领域的数据集，运用Logistic回归方法进行分类分析，并给出相应的报告。
三、任务完成方式：
1.通过阅读相关文献和学习材料，了解Logistic回归的基本原理及其稳健性。
2.使用R、Python等软件工具，分别实现Logistic回归的非稳健和稳健算法，比较两种算法的性能。
3.选择一到两个相关领域的数据集，运用Logistic回归方法进行分类分析，对模型进行评价，并给出相应的报告。
四、任务参考文献：
1.《应用多元统计方法》（美）A.I.克拉姆，（美）F.J.布格达尔著；孟亚红等译，科学出版社。
2.《R语言实战》（美）霍根等著，北京邮电大学出版社。
3.《Python数据分析》（美）麦肯尼·皮，美颜（NicholasC.Zakas）等著，人民邮电出版社。
4.《Logistic回归模型的稳健性分析》，朱申中，计算机工程与应用，2008年第44卷（第6期），第183-185页。
五、任务评分标准：
1.掌握Logistic回归的基本原理和推导过程（30分）。
2.了解Logistic回归的稳健性及其推导过程（20分）。
3.掌握模型评价方法（20分）。
4.能够应用Logistic回归进行分类分析，并写出报告（30分）。