Regression modelRegression / GLM

Robustní negativně binomická regrese

Modely robustní negativně binomické regrese modelují přeexponované výsledky počtu událostí pomocí negativně binomického rozdělení a zároveň chrání inferenci koeficientů proti chybné specifikaci funkce rozptylu. Spojují odhad střední hodnoty a disperzních parametrů metodou maximální věrohodnosti se sendvičovými (Huber-White) standardními chybami, což vede k platným testům, i když je předpokládaná struktura rozptylu pouze přibližně správná.

Použít v StatMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. Hilbe, J. M. (2011). Negative Binomial Regression (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0521198158
  2. Zeileis, A., Kleiber, C., & Jackman, S. (2008). Regression Models for Count Data in R. Journal of Statistical Software, 27(8), 1–25. DOI: 10.18637/jss.v027.i08

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Negative Binomial Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/statistics/robust-negative-binomial-regression

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGateRobust Negative Binomial Regression (Robust Negative Binomial Regression). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/statistics/robust-negative-binomial-regression · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026