Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB) Regression
Die Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB)-Regression ist ein Zählmodell, das von Greene (1994) eingeführt wurde und Zähldaten verarbeitet, die sowohl einen Überschuss an Nullen als auch eine Überdispersion aufweisen. Es kombiniert einen binären Inflationsprozess, der strukturelle Nullen erzeugt, mit einem negativen Binomial-Zählprozess, was es zu einer der am weitesten verbreiteten Verteilungen für reale Zähldaten macht.
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Quellen
- Greene, W. H. (1994). Accounting for Excess Zeros and Sample Selection in Poisson and Negative Binomial Regression Models. NYU Working Paper. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/zero-inflated-negative-binomial
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