Regresión de Poisson
Conteos de eventos por unidad de exposición en función de sus factores.
¿Qué factores aumentan la frecuencia de incidencias por tienda y mes, ajustando por tamaño?
Tiendas sintéticas con distinta superficie (exposición), antigüedad y turno nocturno; el conteo de incidencias sigue una Poisson.
Controles
Ficha del modelo
Las siete preguntas que todo modelo de la biblioteca debe responder antes de publicarse.
- ¿Qué factores aumentan la frecuencia de incidencias por tienda y mes, ajustando por tamaño?
- Conteo de eventos por unidad.
- Exposición (tiempo, superficie, clientes) de cada unidad.
- Factores explicativos.
- El logaritmo de la tasa es lineal en los factores.
- Media igual a varianza (equidispersión).
- Eventos independientes.
- Razones de tasas con p-valores.
- Devianza.
- Índice de dispersión.
- Errores estándar de máxima verosimilitud; con sobredispersión son demasiado pequeños.
- Índice de dispersión de Pearson: por encima de 1,5 se advierte sobredispersión.
- Con sobredispersión, los p-valores son engañosamente pequeños.
- Con exceso de ceros hace falta un modelo con inflación de ceros.
- Cameron, A. C. y Trivedi, P. K. (2013). Regression Analysis of Count Data, 2.ª ed.