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Regression modelRegression / GLM

Regressione Binomiale Negativa Robusta

I modelli di regressione binomiale negativa robusta modellano esiti di conteggio sovradispersi utilizzando la distribuzione binomiale negativa, proteggendo al contempo l'inferenza sui coefficienti da una specificazione errata della funzione di varianza. Accoppia la stima di massima verosimiglianza dei parametri di media e dispersione con errori standard a sandwich (Huber-White), producendo test validi anche quando la struttura di varianza assunta è solo approssimativamente corretta.

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Fonti

  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

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Negative Binomial Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/robust-negative-binomial-regression

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ScholarGateRobust Negative Binomial Regression (Robust Negative Binomial Regression). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/statistics/robust-negative-binomial-regression · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026