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.