ScholarGate
Assistent
Regression modelRegression / GLM

Robust Negativ Binomial Regresjon

Robuste negativ binomial regresjonsmodeller håndterer tellingsutfall med overdispersjon ved hjelp av negativ binomialfordelingen, samtidig som de beskytter koeffisientinferens mot feilspesifikasjon av variansfunksjonen. Modellen kombinerer maksimum likelihood-estimering av middel- og dispersjonsparametrene med sandwich (Huber-White) standardfeil, noe som gir gyldige tester selv når den antatte variansstrukturen bare er tilnærmet korrekt.

Anvend med StatMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

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

Kilder

  1. Hilbe, J. M. (2011). Negative Binomial Regression (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0521198158
  2. 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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Negative Binomial Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/no/statistics/robust-negative-binomial-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.

Compare side by side

Referert av

ScholarGateRobust Negative Binomial Regression (Robust Negative Binomial Regression). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/statistics/robust-negative-binomial-regression · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026