Regression model

การถดถอยแบบศูนย์พองตัวแบบลบทวินาม (Zero-Inflated Negative Binomial - ZINB)

การถดถอยแบบ ZINB เป็นแบบจำลองการนับ (count model) ที่นำเสนอโดย Greene (1994) ซึ่งจัดการกับข้อมูลการนับที่แสดงทั้งศูนย์ที่มากเกินไป (excess of zeros) และการกระจายตัวเกิน (overdispersion) โดยเป็นการรวมกระบวนการพองตัวแบบไบนารี (binary inflation process) ที่สร้างศูนย์เชิงโครงสร้าง (structural zeros) เข้ากับกระบวนการนับแบบลบทวินาม (negative binomial count process) ทำให้เป็นหนึ่งในการแจกแจงที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดสำหรับข้อมูลการนับในโลกแห่งความเป็นจริง

นำไปใช้ด้วย StatMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

แหล่งอ้างอิง

  1. Greene, W. H. (1994). Accounting for Excess Zeros and Sample Selection in Poisson and Negative Binomial Regression Models. NYU Working Paper. link

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 1). Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/th/statistics/zero-inflated-negative-binomial

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

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateZero-Inflated Negative Binomial Regression (Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB) Regression). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/statistics/zero-inflated-negative-binomial · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026