Regression modelRegression / GLM

Régression de Poisson robuste

La régression de Poisson robuste ajuste un modèle log-linéaire de Poisson à un résultat binaire, mais remplace la variance basée sur le modèle par l'estimateur sandwich empirique. Ceci produit des erreurs standard et des rapports de risque valides, même si les hypothèses de variance de Poisson sont techniquement violées pour les données binaires. L'approche, popularisée par Zou (2004), est largement utilisée en épidémiologie comme alternative numériquement stable à la régression log-binomiale.

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Sources

  1. 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
  2. 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

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Poisson Regression with Sandwich Variance Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/robust-poisson-regression

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ScholarGateRobust Poisson Regression (Robust Poisson Regression with Sandwich Variance Estimator). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/statistics/robust-poisson-regression · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026