Regression model
포아송 및 음이항 회귀분석
Poisson 회귀는 병원 입원, 사고, 논문 수 등과 같이 음이 아닌 정수로 집계된 사건에 대한 결과 변수를 다루는 일반화 선형 모형입니다. 이 모형은 예측 변수의 선형 함수로서 기대 횟수의 로그를 모델링하며, Cameron and Trivedi (1998)의 표준적인 횟수 데이터 분석법에 기반합니다. 만약 횟수 데이터가 과대산포(over-dispersed)일 경우, 밀접하게 관련된 음이항 회귀 모형(negative binomial model) (Hilbe, 2011)이 선호됩니다.
방법 전문 읽기
회원 전용
로그인무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+13 more
출처
- Cameron, A. C. & Trivedi, P. K. (1998). Regression Analysis of Count Data. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9780511814365 ↗
- Hilbe, J. M. (2011). Negative Binomial Regression (2nd ed.). Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9780511973420 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 1). Poisson and Negative Binomial Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/econometrics/poisson-regression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- 로지스틱 회귀연구 통계↔ compare
- 최소제곱법(OLS) 회귀계량경제학↔ compare
- 패널 데이터 고정 효과 모형계량경제학↔ compare
- 조건부 분위수 회귀계량경제학↔ compare