Robust Negative Binomial Regression
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.
Запис джерела
Цитати скопійовано дослівно з вихідного запису методу. Вони не передбачають перевірки на рівні тверджень.
- Hilbe, J. M. (2011). Negative Binomial Regression (2nd ed.). Cambridge University Press. · ISBN 978-0521198158
- Zeileis, A., Kleiber, C., & Jackman, S. (2008). Regression Models for Count Data in R. Journal of Statistical Software, 27(8), 1–25. · DOI 10.18637/jss.v027.i08
Відібрані твердження
Твердження збережено в журналі доказів, кожне зі своєю оцінкою.
Цей перегляд не вигадує оцінку твердження, якщо в журналі її немає.
Пов'язані методи
Згенеровано з графа методів і показано як рекомендовані системою зв'язки — жодне твердження доказів не передбачається.