raed hsni, 통계학자, 고등 교육 과학 연구부
푸아송 회귀 모델은 가장 중요한 선형 로그 회귀 모델 중 하나입니다. 값이 양수일 때 종속변수가 비율이 되는 도구이자 비율 또는 가산 데이터의 형태일 뿐만 아니라 드문 이벤트를 분석하기 위한 적합 모델입니다. 다른 회귀 모형과 마찬가지로 구성에 포함된 설명 변수는 둘 이상의 변수 간에 높은 상관 관계에 노출되어 모형 매개 변수를 추정하는 과정에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
이 프레젠테이션에서 우리는 Ridge 회귀 및 Liu 추정기의 방법과 같은 반완전 다중선형성 문제를 겪을 때 푸아송 회귀 모델의 매개변수를 추정하는 가장 두드러진 방법을 검토합니다. 추정 방법은 2012년부터 2019년까지 바그다드 중앙 아동 병원에서 얻은 실제 데이터에 적용되었으며, 이는 2012년부터 2019년까지 심장 및 순환계 아동의 선천성 기형 사례 수를 나타냅니다. 결과는 (Liu) 회귀 방법이 Ridge 회귀 방법보다 우수함을 보여주었습니다.
