So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Hồi quy Logistic Lũy tiến (Ordered Logit/Probit)× | Hồi quy nhị thức âm× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Kinh tế lượng | Kinh tế lượng |
| Họ | Regression model | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 1980 | 2011 |
| Người khởi xướng≠ | McCullagh (proportional odds / cumulative model) | Hilbe (textbook treatment); generalized linear model framework |
| Loại≠ | Cumulative ordinal regression | Generalized linear model for count data |
| Công trình gốc≠ | McCullagh, P. (1980). Regression Models for Ordinal Data. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 42(2), 109-142. DOI ↗ | Hilbe, J. M. (2011). Negative Binomial Regression (2nd ed.). Cambridge University Press. DOI ↗ |
| Tên gọi khác≠ | ordinal logistic regression, proportional odds model, cumulative logit model, ordered probit | NB regression, NB2 regression, negatif binom regresyonu |
| Liên quan | 4 | 4 |
| Tóm tắt≠ | Ordered logit is a cumulative regression model for an ordinal dependent variable, fitting a logit (or probit) link to the cumulative category probabilities. Developed in McCullagh's 1980 treatment of regression models for ordinal data, it is the standard tool for Likert-scale, rating, and ranked outcomes. | 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. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|