ScholarGate
Assistent
Regression modelRegression / GLM

Robust negativ binomialregression

Robust Negativ Binomial Regression-modeller hanterar överdispersion i räkneutfall med hjälp av den negativa binomialfördelningen, samtidigt som inferensen av koefficienter skyddas mot felsspecifikation av variansfunktionen. Metoden kombinerar maximum-likelihood-estimering av medel- och dispersionsparametrarna med sandwich-standardfel (Huber-White), vilket ger giltiga tester även när den antagna variansstrukturen endast är approximativt korrekt.

Tillämpa med StatMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

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

Källor

  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

Så citerar du den här sidan

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

Refereras av

ScholarGateRobust Negative Binomial Regression (Robust Negative Binomial Regression). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/statistics/robust-negative-binomial-regression · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026