पॉसन प्रतिगमन में एक ऑफसेट का उपयोग कब करें?

Question

क्या किसी को पता है कि पोइसन रिग्रेशन में ऑफसेट का उपयोग क्यों किया जाता है? आप इससे क्या हासिल करते हैं?

Answer 1

यहाँ आवेदन का एक उदाहरण है।

Poisson प्रतिगमन आमतौर पर डेटा की गणना करने के लिए उपयोग किया जाता है। लेकिन, कभी-कभी, यह गणना के बजाय मॉडल दरों के लिए अधिक प्रासंगिक है। यह प्रासंगिक है जब, उदाहरण के लिए, व्यक्तियों को उसी समय का पालन नहीं किया जाता है। उदाहरण के लिए, 1 वर्ष से अधिक के छह मामलों में 10 वर्ष से अधिक के छह मामलों की राशि नहीं होनी चाहिए। इसलिए, होने के बजाय

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

$\mu_x$$x$

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

$t_x$$x$

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

$\log t_x$

Comments

हे बहुत धन्यवाद! तो क्या मुझे यह सही लगा कि जब आप अलग-अलग समय की तुलना करते हैं, तो एक ऑफसेट का उपयोग करना क्या आवश्यक है?

— मार्कडॉलर

@ मार्करोलर: हाँ!

— ओकराम

$t_x$

@ocram। मुझे लगता है कि तुम्हारा एक अच्छा जवाब है और मैं सोच रहा था, क्या आप (या किसी और को) एक साहित्य संदर्भ जानते हैं, जहां इस मुद्दे को समझाया गया है क्योंकि यह यहां है? अग्रिम धन्यवाद

— jmjr

$x$$t_x$$x_i$