Poisson regresyonunda ofset ne zaman kullanılır?

Poisson regresyonunda ofsetin neden kullanıldığını bilen var mı? Bununla ne elde edersiniz?

poisson-regression offset

— MarkDollar
kaynak

İşte bir uygulama örneği.

Poisson regresyonu tipik olarak sayım verilerini modellemek için kullanılır. Ancak bazen, sayım yerine modelleme oranları daha önemlidir. Bu, örneğin, bireyler aynı miktarda takip edilmediğinde geçerlidir. Örneğin, 1 yıl üstündeki altı vaka, 10 yıl üstündeki altı dava ile aynı olamaz. Yani, sahip olmak yerine

$\log \mu_x = \beta_0 + \beta_1 x$

( eş değişkenli için beklenen sayıdır ), $\mu_x$ $x$

$\log \tfrac{\mu_x}{t_x} = \beta'_0 + \beta'_1 x$

$t_x$ $x$

$\log \mu_x = \log t_x + \beta'_0 + \beta'_1 x$

$\log t_x$

— ocram
kaynak

Hey çok teşekkürler! Öyleyse, sayıları farklı zamanlarda karşılaştırırken ofset kullanmanın gerekli olduğunu anladım mı?

— MarkDollar

@MarkDollar: Yep!

— ocram

Ağırlık vermelisin

t_{x}

$t_x$

@ocram. Sizinkinin güzel bir cevap olduğunu düşünüyorum ve merak ediyorum, konunun burada olduğu gibi açıklandığı yerde siz (veya başkası) literatür referansı biliyor musunuz? Şimdiden teşekkür ederim

— jmjr 14:15

@ ocram

ne demek istiyorsunuz ? Her

için cevap değişkeni nedir?

x

$x$

t_{x}

$t_x$

x_{i}

$x_i$ nedir?

— Metariat