Addressing outliers in mixed-effects logistic regression: a more robust modeling approach
Résumé fourni par la source
model's strong performance, with comparison statistics favoring it among the four evaluated models. An additional data contamination simulation confirms its robustness against outliers. Our robust approach maintains the integrity of the dataset, effectively handling outliers to provide more accurate and reliable parameter estimates.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Addressing outliers in mixed-effects logistic regression: a more robust modeling approach
- Date Crossref
- 25/07/2025
- Éditeur
- Informa UK Limited
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Institutions déclarées
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.