Regression modelRegression / GLM
ロバスト負の二項回帰
ロバスト負の二項回帰は、負の二項分布を用いて過分散したカウントデータをモデル化し、分散関数の誤特定に対して係数推定の頑健性を保護します。これは、平均と分散パラメーターの最尤推定と、サンドイッチ（Huber-White）標準誤差を組み合わせることで、仮定された分散構造が近似的にしか正しくない場合でも有効な検定結果をもたらします。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Negative Binomial Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/robust-negative-binomial-regression
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