Robust Negative Binomial Regression
Robust Negative Binomial Regression models overdispersed count outcomes using the negative binomial distribution while protecting coefficient inference against misspecification of the variance function. It pairs maximum-likelihood estimation of the mean and dispersion parameters with sandwich (Huber-White) standard errors, yielding valid tests even when the assumed variance structure is only approximately correct.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
- 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
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.