研究人员表征了二元逻辑回归中对数似然比统计量的有限样本行为。他们的发现为 Wilks $\chi^2_d$ 现象提供了一个非渐近的类似物，适用于设计上的正则性假设。该研究揭示了低维情况下的不同行为，其中 $d=2$ 维度的最坏情况分位数显示出对 $n$ 的对数依赖性，而在 $d=1$ 维度上，则完全不依赖于 $n$。 AI
影响 为机器学习模型中使用的统计方法提供了理论基础。
排序理由 学术论文，详细介绍理论统计发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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