Regressione di Poisson: differenze tra le versioni
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In [[statistica]], la '''regressione di Poisson''' è una forma di [[modello lineare generalizzato]] di [[analisi di regressione]] usato per modellare il conteggio dei dati in tabelle contingenti.
La regressione di Poisson assume che la variabile di risposta Y ha una [[distribuzione di Poisson]], e assume che il [[logaritmo]] del suo valore aspettato possa essere modellato da una [[combinazione lineare]] di parametri sconosciuti. La regressione di Poisson è talvolta conosciuta anche come modello log-lineare, specialmente quando viene usato per modellare tabelle contingenti.
La regressione binomiale negativa (NB2) è una famosa generalizzazione della regressione di Poisson perché allenta il presupposto altamente restrittivo che la [[varianza]] è uguale alla media come nel modello di Poisson
La NB2 si basa sulla distribuzione mista Poisson-Gamma. Questo modello è molto usato perché modella l'eterogeneità della Poisson con la [[distribuzione Gamma]].
== Note ==
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