Dossier de preuve de méthode

Robust Negative Binomial Regression

Robust Negative Binomial Regression models overdispersed count outcomes using the negative binomial distribution while protecting coefficient inference against misspecification of the variance function. It pairs maximum-likelihood estimation of the mean and dispersion parameters with sandwich (Huber-White) standard errors, yielding valid tests even when the assumed variance structure is only approximately correct.

Sources recorded, not reviewed

Dossier source

Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.

Dossier de méthode taxonomique · regression-model / statistics

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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Revendications organisées

Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.

Pas encore de revendications organisées

Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.

Méthodes apparentées

Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.

Taxonomic bucketGeneralized Linear Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyNegative Binomial Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyPoisson Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketRobust Poisson Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketRobust Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketZero-inflated modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.