多重共線性問題（2022-US-30MP-1148）の下でのポアソン回帰モデルのパラメーターの推定高等教育科学研究省統計学者raedhsni
ポアソン回帰モデルは、最も重要な線形対数回帰モデルの1つです。 これは、従属変数の値が正の場合に比率であり、比率または可算データの形式であり、まれなイベントを分析するための近似モデルであるためのツールです。 他の回帰モデルと同様に、その構成に含まれる説明変数は、2つ以上の変数間の高い相関にさらされる可能性があり、モデルパラメーターの推定プロセスに悪影響を及ぼします。
このプレゼンテーションでは、リッジ回帰やLiu推定量の方法など、半完全な多重線形性の問題が発生した場合に、ポアソン回帰モデルのパラメーターを推定する最も顕著な方法を確認します。 バグダッドの中央小児病院から得られた実際のデータに推定方法を適用しました。これは、2012年から2019年までの心臓および循環器系の小児の先天性欠損症の症例数を表しています。 結果は、リッジ回帰法に対する（Liu）回帰法の優位性を示しました。
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