raed hsni, estadístico, Ministerio de Educación Superior e Investigación Científica
El modelo de regresión de Poisson es uno de los modelos de regresión logarítmica lineal más importantes. Es la herramienta a través de la cual la variable dependiente es ratios cuando sus valores son positivos y en forma de ratios o datos contables, además de ser el modelo ajustado para el análisis de eventos raros. Al igual que otros modelos de regresión, las variables explicativas incluidas en su construcción pueden estar expuestas a una alta correlación entre dos o más variables, lo que afecta negativamente el proceso de estimación de los parámetros del modelo.
En esta presentación, revisamos los métodos más destacados para estimar los parámetros del modelo de regresión de Poisson cuando sufre un problema de multilinealidad semiperfecta, como la regresión de Ridge y el método del estimador de Liu. Los métodos de estimación se aplicaron a datos reales obtenidos del Hospital Infantil Central de Bagdad, que representan el número de casos de defectos congénitos de niños en el corazón y el sistema circulatorio entre 2012 y 2019. Los resultados mostraron la superioridad del método de regresión (Liu) sobre el método de regresión de Ridge.
