Порівняння методів
Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.
| Надійна регресія від'ємного біноміального розподілу× | Регресія негативним біноміальним розподілом× | |
|---|---|---|
| Галузь≠ | Статистика | Економетрика |
| Родина | Regression model | Regression model |
| Рік появи≠ | 2000s–2011 | 2011 |
| Автор методу≠ | Hilbe, J. M.; Zeileis, A. et al. | Hilbe (textbook treatment); generalized linear model framework |
| Тип≠ | Count regression with robust inference | Generalized linear model for count data |
| Основоположне джерело | Hilbe, J. M. (2011). Negative Binomial Regression (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0521198158 | Hilbe, J. M. (2011). Negative Binomial Regression (2nd ed.). Cambridge University Press. DOI ↗ |
| Інші назви≠ | robust NB regression, negative binomial regression with robust standard errors, sandwich-corrected negative binomial regression, NB2 robust regression | NB regression, NB2 regression, negatif binom regresyonu |
| Пов'язані≠ | 6 | 4 |
| Підсумок≠ | Robust Negative Binomial Regression models overdispersed count outcomes using the negative binomial distribution while protecting coefficient inference against misspecification of the variance function. It pairs maximum-likelihood estimation of the mean and dispersion parameters with sandwich (Huber-White) standard errors, yielding valid tests even when the assumed variance structure is only approximately correct. | 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. |
| ScholarGateНабір даних ↗ |
|
|