Robuste Poisson-Regression
Die robuste Poisson-Regression passt ein Poisson-loglineares Modell an eine binäre Outcome-Variable an, ersetzt jedoch die modellbasierte Varianz durch den empirischen Sandwich-Schätzer. Dies liefert gültige Standardfehler und Risikoverhältnisse, auch wenn die Poisson-Varianzannahmen für binäre Daten technisch verletzt sind. Der Ansatz, popularisiert durch Zou (2004), wird in der Epidemiologie häufig als numerisch stabile Alternative zur Log-Binomial-Regression verwendet.
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Quellen
- Zou, G. (2004). A modified Poisson regression approach to prospective studies with binary data. American Journal of Epidemiology, 159(7), 702-706. DOI: 10.1093/aje/kwh090 ↗
- Zou, G. Y., & Donner, A. (2013). Extension of the modified Poisson regression model to prospective studies with binary data: why it is simpler than it sounds. Journal of Clinical Epidemiology, 66(9), 1023-1028. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Poisson Regression with Sandwich Variance Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/robust-poisson-regression
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- Logistische RegressionForschungsstatistik↔ compare
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- Poisson- und Negativ-Binomial-RegressionÖkonometrie↔ compare
- Robuste RegressionStatistik↔ compare
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