Análisis de Regresión Poisson
Con los Modelos de Regresión Lineal se pretende explicar una variable
dependiente de tipo continuo Y (supuestamente
con distribución normal) mediante k
variables independientes
X1 , ...
, Xk con una relación
lineal de la forma
Con los Modelos de Regresión Logística la variable dependiente
Y es de tipo discreto con distribución binomial y la relación lineal ajustada no lo es directamente
sobre la variable de respuesta sino sobre el logaritmo de su odds
ratio
En los Modelos de Regresión Poisson la situación es intermedia a las dos anteriores. La variable dependiente Y se supone discreta pero tomando los valores 0, 1, 2, 3, ..., etc., y con distribución de Poisson.
Además, ahora la relación
lineal a ajustar, lo será sobre los logaritmos de una determinada tasa r
asociada a la variable Y
de la forma
siendo también aquí los objetivos, el determinar cuáles de las k covariables son significativas a la hora de explicar la tasa r y, una vez estimados los coeficientes bj de las covariables, finalmente consideradas significativas, realizar predicciones con el modelo ajustado.