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Regression modelRegression / GLM

Regressão Binomial Negativa Robusta

Modelos de regressão binomial negativa robusta modelam desfechos de contagem com sobredispersão usando a distribuição binomial negativa, ao mesmo tempo que protegem a inferência de coeficientes contra a especificação incorreta da função de variância. Ela combina a estimação de máxima verossimilhança dos parâmetros de média e dispersão com erros padrão do tipo sanduíche (Huber-White), produzindo testes válidos mesmo quando a estrutura de variância assumida está apenas aproximadamente correta.

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Fontes

  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

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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Negative Binomial Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/statistics/robust-negative-binomial-regression

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Referenciado por

ScholarGateRobust Negative Binomial Regression (Robust Negative Binomial Regression). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/statistics/robust-negative-binomial-regression · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026