ScholarGate
Assistent
Regression modelRegression / GLM

Robuust nul-geïnflateerd model

Het robuuste nul-geïnflateerde model breidt standaard nul-geïnflateerde tellingregressie — die overtollige nullen afhandelt via een mengsel van een puntmassa op nul en een tellingverdeling — uit door klassieke maximum likelihood te vervangen of aan te vullen met robuuste schattingsmethoden (M-schatters, sandwich standaardfouten) die beschermen tegen de vervormende invloed van uitschieters.

Toepassen met StatMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. 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
  2. Cantoni, E., & Ronchetti, E. (2001). Robust inference for generalized linear models. Journal of the American Statistical Association, 96(455), 1022–1030. DOI: 10.1198/016214501753209004

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Zero-Inflated Count Regression Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/statistics/robust-zero-inflated-model

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.

Compare side by side
ScholarGateRobust Zero-Inflated Model (Robust Zero-Inflated Count Regression Model). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/statistics/robust-zero-inflated-model · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026