Robuste negative binomiale Regression
Robuste negative binomiale Regression modelliert überdispersierte Zählungsoutcomes mittels der negativen binomialen Verteilung, während sie die Koeffizienteninferenz gegen eine Fehlspezifizierung der Varianzfunktion schützt. Sie kombiniert Maximum-Likelihood-Schätzung der Mittelwert- und Dispersionsparameter mit Sandwich-(Huber-White-)Standardfehlern, was zu gültigen Tests führt, selbst wenn die angenommene Varianzstruktur nur annähernd korrekt ist.
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Quellen
- Hilbe, J. M. (2011). Negative Binomial Regression (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0521198158
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Negative Binomial Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/robust-negative-binomial-regression
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