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.
Rekod sumber
Petikan disalin secara verbatim daripada rekod sumber kaedah. Tiada pengesahan peringkat tuntutan disimpulkan daripadanya.
- 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
Tuntutan yang dikurasi
Tuntutan disimpan dalam lejar bukti, setiap satu dengan penilaiannya sendiri.
Pandangan ini tidak mencipta penilaian tuntutan apabila lejar tiada.
Kaedah berkaitan
Dijana daripada graf kaedah dan ditunjukkan sebagai perhubungan yang dicadangkan mesin — tiada tuntutan bukti disimpulkan.