Regression modelRegression / GLM

Robust Negative Binomial Regression

Robust Negative Binomial Regression मॉडल अति-प्रकीर्णित (overdispersed) गणना परिणामों का ऋणात्मक द्विपद वितरण (negative binomial distribution) का उपयोग करके विश्लेषण करता है, जबकि गुणांक अनुमान (coefficient inference) को प्रसरण फलन (variance function) के गलत विनिर्देशन (misspecification) से बचाता है। यह माध्य (mean) और प्रकीर्णन प्राचल (dispersion parameters) के अधिकतम-संभाव्यता अनुमान (maximum-likelihood estimation) को सैंडविच (ह्यूबर-व्हाइट) मानक त्रुटियों (sandwich (Huber-White) standard errors) के साथ जोड़ता है, जिससे मान्य परीक्षण (valid tests) प्राप्त होते हैं, भले ही अनुमानित प्रसरण संरचना केवल अनुमानतः सही हो।

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स्रोत

  1. Hilbe, J. M. (2011). Negative Binomial Regression (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0521198158
  2. 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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इनमें संदर्भित

ScholarGateRobust Negative Binomial Regression (Robust Negative Binomial Regression). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/statistics/robust-negative-binomial-regression · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026