Poisson- und Negativ-Binomial-Regression

Die Poisson-Regression ist ein verallgemeinertes lineares Modell für Zählvariablen (count outcomes) – Ereignisse, die als nicht-negative ganze Zahlen gezählt werden, wie z. B. Krankenhausaufnahmen, Unfälle oder Artikelanzahlen. Sie modelliert den Logarithmus der erwarteten Anzahl als lineare Funktion der Prädiktoren und wurde in der Standardbehandlung von Zähldaten von Cameron und Trivedi (1998) entwickelt; wenn die Zählungen überdispers sind, wird das eng verwandte negativ-binomische Modell (Hilbe, 2011) bevorzugt.