Hola,
Encontré resultados extraños al crear el modelo de regresión de Poisson en JMP y compararlos con R.
Estoy modelando el conteo (variable Y), usando un modelo con intercepción y mod de variable categórica única ("Antes de mod"/"Modificado"). Estoy usando Log(Time) como mi variable de compensación. El tamaño de mi muestra es de 60.
Al ejecutar este modelo, mi error estándar de estimaciones de parámetros es muy grande (1291), pero ambos parámetros son significativos.
¿No es contradictorio, creo que ese parámetro significativo debería tener un error estándar bajo?
Además, la estimación de intersección está fuera del CL inferior y superior.¿Pueden esos dos ser un error? O dicha información sería una indicación para rechazar un modelo deficiente.
Además, ejecuto una plataforma con probabilidad máxima ajustada por Firth, que redujo significativamente el error estándar y devolvió un modelo válido.
Pero recreé este modelo en R, usando las bibliotecas glm y brglm2 [glmPoisson_firth <- glm(Y ~ mod + offset(Log.Time.), data = data, family = poisson(link = "log"), method = "brglmFit ", tipo = "AS_media")]. Las estimaciones de parámetros y los errores estándar son los mismos, pero a diferencia de JMP R muestra que la variable mod es insignificante (valor de p de R 0,10 frente a valor de p de JMP 0,0062). ¿Puedes explicar de dónde viene la diferencia?
Saludos,
ceg1
