Some New Robust Estimators for Circular Logistic Regression Model with Applications on Meteorological and Ecological Data

Table 6

Bias and of all methods for data with various percentages of bad leverage points (5%, 10%, and 20%).

	% of misc error	Methods
			Bias		Bias		Bias
1	5		1.4570	2.1918	1.3461	2.2028	1.2350	2.1017
			0.1400	0.3073	0.2511	0.4184	0.2410	0.4293
			0.5148	0.4482	0.6259	0.5593	0.5159	0.4472
			0.1344	0.3765	0.1455	0.3654	0.1344	0.3543
			0.1745	0.3842	0.1634	0.3732	0.1523	0.3621
2			1.6681	2.3829	1.5572	2.4139	1.4461	2.3128
			0.3511	0.5184	0.4622	0.6295	0.4521	0.6384
			0.7259	0.6593	0.8368	0.7684	0.7268	0.6583
			0.3455	0.5874	0.3666	0.5765	0.3455	0.5654
			0.3856	0.5953	0.3745	0.5843	0.3634	0.4732
6			1.5571	2.2719	1.4462	2.3029	1.3351	2.2018
			0.2401	0.4074	0.3512	0.5185	0.3411	0.5274
			0.6149	0.5483	0.7258	0.6574	0.6158	0.5473
			0.2345	0.4764	0.2556	0.4655	0.2345	0.4544
			0.2746	0.4843	0.2635	0.4733	0.2524	0.3622
10			1.5560	2.2708	1.4451	2.3018	1.3340	2.2007
			0.2400	0.4063	0.3501	0.5174	0.3400	0.5263
			0.6138	0.5472	0.7247	0.6563	0.6147	0.5462
			0.2334	0.4753	0.2545	0.4644	0.2334	0.4533
			0.2735	0.4832	0.2624	0.4722	0.2513	0.3611
15			1.4450	2.1607	1.3341	2.2007	1.2230	2.1106
			0.1310	0.3052	0.2400	0.4063	0.2310	0.4152
			0.5027	0.5361	0.6136	0.5452	0.5036	0.4351
			0.1233	0.3643	0.1434	0.3533	0.1223	0.3422
			0.1624	0.3721	0.1513	0.3611	0.1402	0.2500
1	10		2.4648	6.1013	2.3538	6.0903	2.2428	6.1813
			0.3484	0.2098	0.2374	0.1988	0.2374	0.1988
			1.1933	1.4598	1.0822	1.3487	1.0711	1.2376
			0.2542	0.1716	0.1431	0.0605	0.0320	0.1514
			0.0565	0.1120	0.1454	0.0010	0.0343	0.0120
2			2.4846	6.1310	2.3835	6.0309	2.2824	6.1318
			0.4584	0.2098	0.3474	0.2888	0.3474	0.2888
			1.2833	1.5698	1.1722	1.4587	1.1811	1.3476
			0.3642	0.2816	0.2531	0.1705	0.1420	0.2614
			0.0675	0.1230	0.1564	0.0120	0.0453	0.0220
6			2.4956	6.1420	2.3945	6.0419	2.2934	6.1428
			0.4694	0.2188	0.3584	0.2998	0.3584	0.2998
			1.2943	1.5788	1.1832	1.4697	1.1921	1.3586
			0.3752	0.2926	0.2641	0.1815	0.1530	0.2724
			0.0785	0.1340	0.1674	0.0230	0.0563	0.0320
10			1.5866	5.0310	1.4035	5.2529	2.1824	6.2538
			0.3505	0.1099	0.4695	0.1809	0.4673	0.3009
			1.3053	1.6898	1.2942	1.5707	1.2031	1.3586
			0.4862	0.3036	0.3751	0.2925	0.2640	0.3834
			0.0896	0.1451	0.1785	0.0341	0.0674	0.0431
15			1.6977	5.1421	1.5146	5.3630	2.2935	6.3549
			0.4616	0.2188	0.5706	0.2918	0.5784	0.4108
			1.4164	1.7999	1.3953	1.6818	1.3142	1.4697
			0.5973	0.4147	0.4861	0.3836	0.3751	0.4945
			0.1985	0.1662	0.1996	0.0552	0.0874	0.0541
1	20		2.7288	7.4773	2.9308	7.6983	2.0918	7.7093
			0.4309	0.6467	0.5410	0.7578	0.5521	0.7689
			1.6603	2.8031	1.5512	2.7120	0.7623	1.9231
			0.7688	1.3257	0.8876	1.5732	0.6987	0.4621
			0.0703	0.3217	0.0814	0.3328	0.0925	0.3439
2			2.6178	7.3663	2.8218	7.5873	2.1808	7.6183
			0.3219	0.5357	0.4300	0.6468	0.4411	0.6579
			1.5413	2.7121	1.4322	2.6010	0.6513	1.8121
			0.6578	1.2147	0.7766	1.4622	0.5877	0.3511
			0.0612	0.3106	0.0703	0.3217	0.0814	0.3328
6			2.7288	7.4773	2.9328	7.6983	2.2918	7.7293
			0.4329	0.6467	0.5410	0.7578	0.5521	0.7689
			1.6523	2.8231	1.5432	2.7120	0.7623	1.9231
			0.7688	1.3257	0.8876	1.5732	0.6987	0.4621
			0.0723	0.3217	0.0812	0.3106	0.0703	0.3217
10			2.7288	7.4773	2.9328	7.6983	2.2918	7.7293
			0.4329	0.6467	0.5410	0.7578	0.5521	0.7689
			1.6523	2.8231	1.5432	2.7120	0.7623	1.9231
			0.7688	1.3257	0.8876	1.5732	0.6987	0.4621
			0.0723	0.3217	0.0812	0.3106	0.0703	0.3217
15			3.6178	6.3663	1.8418	6.5873	1.1808	6.6183
			0.5439	0.7567	0.6520	0.8678	0.6631	0.8789
			2.5412	1.7120	0.7543	1.8231	1.8534	2.8120
			1.6577	1.6368	1.7985	2.4843	1.5876	0.6510
			0.1612	0.4106	0.1701	0.4105	0.1612	0.4106