raed hsni, statistico, Ministero dell'istruzione superiore e della ricerca scientifica
Il modello di regressione di Poisson è uno dei più importanti modelli di regressione logaritmica lineare. È lo strumento attraverso il quale la variabile dipendente è rapporti quando i suoi valori sono positivi e sotto forma di rapporti o dati numerabili, oltre ad essere il modello adattato per l'analisi di eventi rari. Come altri modelli di regressione, le variabili esplicative incluse nella sua costruzione possono essere esposte a un'elevata correlazione tra due o più variabili, che influisce negativamente sul processo di stima dei parametri del modello.
In questa presentazione, esaminiamo i metodi più importanti per stimare i parametri del modello di regressione di Poisson quando soffre di un problema di multilinearità semiperfetta, come la regressione di Ridge e il metodo dello stimatore di Liu. I metodi di stima sono stati applicati ai dati reali ottenuti dal Central Child Hospital di Baghdad, che rappresentano il numero di casi di difetti congeniti dei bambini nel cuore e nel sistema circolatorio dal 2012 al 2019. I risultati hanno mostrato la superiorità del metodo di regressione (Liu) rispetto al metodo di regressione di Ridge.
