Hồi quy Poisson và Âm nhị thức
Hồi quy Poisson là một mô hình tuyến tính tổng quát cho các kết quả đếm — các sự kiện được tính bằng các số nguyên không âm như số lượt nhập viện, tai nạn hoặc số bài báo. Nó mô hình hóa logarit của số lượng kỳ vọng như một hàm tuyến tính của các biến dự báo, và được phát triển trong cách xử lý dữ liệu đếm tiêu chuẩn của Cameron và Trivedi (1998); khi số lượng bị phân tán quá mức, mô hình âm nhị thức có liên quan chặt chẽ (Hilbe, 2011) được ưa chuộng hơn.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+13 more
Nguồn tài liệu
- Cameron, A. C. & Trivedi, P. K. (1998). Regression Analysis of Count Data. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9780511814365 ↗
- Hilbe, J. M. (2011). Negative Binomial Regression (2nd ed.). Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9780511973420 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 1). Poisson and Negative Binomial Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/econometrics/poisson-regression
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.
- Hồi quy LogisticThống kê nghiên cứu↔ compare
- Hồi quy Bình phương Tối thiểu Thông thường (OLS)Kinh tế lượng↔ compare
- Mô hình Hiệu ứng Cố định Dữ liệu BảngKinh tế lượng↔ compare
- Hồi quy QuantileKinh tế lượng↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →