Regression modelRegression / GLM

Робастная регрессия отрицательного биномиального распределения

Модели робастной регрессии отрицательного биномиального распределения предназначены для анализа счетных исходов с избыточной дисперсией с использованием отрицательного биномиального распределения, при этом обеспечивая робастность выводов о коэффициентах к неверной спецификации функции дисперсии. Метод сочетает оценку параметров среднего и дисперсии методом максимального правдоподобия с робастными (сэндвич, или Huber-White) стандартными ошибками, что обеспечивает корректные тесты даже в случае, когда предполагаемая структура дисперсии лишь приблизительно верна.

Применить в StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Negative Binomial Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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

Упоминается в

ScholarGateRobust Negative Binomial Regression (Robust Negative Binomial Regression). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/statistics/robust-negative-binomial-regression · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026