เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การถดถอยพัวซงที่แข็งแกร่ง× | การถดถอยพัวซงและทวินามเชิงลบ× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา≠ | สถิติศาสตร์ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 2004 | 1998 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Guangyong Zou | Cameron & Trivedi (textbook treatment); Hilbe (negative binomial) |
| ประเภท≠ | GLM with robust variance | Generalized linear model for count data |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Zou, G. (2004). A modified Poisson regression approach to prospective studies with binary data. American Journal of Epidemiology, 159(7), 702-706. DOI ↗ | Cameron, A. C. & Trivedi, P. K. (1998). Regression Analysis of Count Data. Cambridge University Press. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | modified Poisson regression, Poisson regression with robust standard errors, log-binomial alternative, sandwich-variance Poisson | count regression, log-linear count model, negative binomial regression, Poisson / Negatif Binom Regresyon |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 5 | 4 |
| สรุป≠ | Robust Poisson regression fits a Poisson log-linear model to a binary outcome but replaces the model-based variance with the empirical sandwich estimator. This yields valid standard errors and risk ratios even though Poisson variance assumptions are technically violated for binary data. The approach, popularized by Zou (2004), is widely used in epidemiology as a numerically stable alternative to log-binomial regression. | Poisson regression is a generalized linear model for count outcomes — events tallied as non-negative integers such as hospital admissions, accidents, or article counts. It models the log of the expected count as a linear function of the predictors, and is developed in the standard count-data treatment of Cameron and Trivedi (1998); when the counts are over-dispersed, the closely related negative binomial model (Hilbe, 2011) is preferred. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|