เปรียบเทียบวิธี

	การถดถอยแบบปัวซงที่มีศูนย์มากเกินไป (Zero-Inflated Poisson - ZIP)	การถดถอยแบบทวินามเชิงลบ
สาขาวิชา	สถิติศาสตร์	เศรษฐมิติ
ตระกูล	Regression model	Regression model
ปีกำเนิด	1992	2011
ผู้ริเริ่ม	Diane Lambert	Hilbe (textbook treatment); generalized linear model framework
ประเภท	Count regression (two-component mixture)	Generalized linear model for count data
แหล่งต้นตำรับ	Lambert, D. (1992). Zero-Inflated Poisson Regression, with an Application to Defects in Manufacturing. Technometrics, 34(1), 1–14.	Hilbe, J. M. (2011). Negative Binomial Regression (2nd ed.). Cambridge University Press.
ชื่อเรียกอื่น	ZIP regression, zero-inflated count model, Sıfır-Şişirilmiş Poisson Regresyonu (ZIP)	NB regression, NB2 regression, negatif binom regresyonu
ที่เกี่ยวข้อง	4	4
สรุป	Zero-Inflated Poisson regression is a two-component model for count data that contains more zeros than an ordinary Poisson model can explain. Introduced by Diane Lambert in 1992, it combines a logistic model for the zero-generating mechanism with a Poisson model for the genuine counting process.	Negative Binomial Regression is a generalized linear model for count outcomes that extends Poisson regression to handle overdispersion, where the variance of the counts exceeds their mean. Developed in the GLM tradition and treated in depth by Hilbe (2011), it adds a dispersion parameter so that inference stays valid when Poisson would understate the spread of the data.