로버스트 포아송 회귀

로버스트 포아송 회귀는 이진 결과에 포아송 로그-선형 모델을 적합하지만, 모델 기반 분산을 경험적 샌드위치 추정량으로 대체합니다. 이는 이진 데이터에 대해 포아송 분산 가정이 기술적으로 위반되더라도 유효한 표준 오차와 위험비(risk ratio)를 산출합니다. Zou (2004)에 의해 대중화된 이 접근 방식은 로그-이항 회귀(log-binomial regression)에 대한 수치적으로 안정적인 대안으로 역학 분야에서 널리 사용됩니다.