Regression modelRegression / GLM
ロバスト・ポアソン回帰
ロバスト・ポアソン回帰は、二値アウトカムに対してポアソン対数線形モデルを適合させますが、モデルベースの分散を経験的サンドイッチ推定量に置き換えます。これにより、ポアソン分散の仮定が二値データに対して技術的に違反されている場合でも、妥当な標準誤差とリスク比が得られます。Zou (2004) によって普及したこのアプローチは、対数二項回帰の数値的に安定した代替手段として疫学で広く使用されています。
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出典
- 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 ↗
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Poisson Regression with Sandwich Variance Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/robust-poisson-regression
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