เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลองความพร่องศูนย์ที่ทนทาน× | แบบจำลองการพองตัวของศูนย์ (Zero-Inflated Model)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | สถิติศาสตร์ | สถิติศาสตร์ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1990s–2000s | 1992 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Extension of Lambert (1992) ZIP model combined with robust M-estimation and sandwich standard errors | Diane Lambert |
| ประเภท≠ | Robust count regression with excess zeros | Count regression with excess zeros |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Zeileis, A., Kleiber, C., & Jackman, S. (2008). Regression models for count data in R. Journal of Statistical Software, 27(8), 1–25. DOI ↗ | Lambert, D. (1992). Zero-inflated Poisson regression, with an application to defects in manufacturing. Technometrics, 34(1), 1–14. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | robust ZIP, robust ZINB, outlier-resistant zero-inflated regression, robust zero-inflated Poisson | ZIP model, ZINB model, zero-inflated Poisson, zero-inflated negative binomial |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 5 | 6 |
| สรุป≠ | The robust zero-inflated model extends standard zero-inflated count regression — which handles excess zeros via a mixture of a point mass at zero and a count distribution — by replacing or supplementing classical maximum likelihood with robust estimation techniques (M-estimators, sandwich standard errors) that protect against the distorting influence of outlying observations. | A zero-inflated model is a two-component mixture regression designed for count outcomes that contain more zero values than a standard Poisson or negative binomial distribution can accommodate. One component is a binary process that generates structural zeros; the other is a count process that generates both zeros and positive counts. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|