Skip to main content

5.9.1 Poisson

Kommandoen som benyttes for å kjøre en Poissonanalyse er poisson.

Den første variabelen i lista er den avhengige variabelen (tellevariabel som teller opp forekomster av en gitt hendelse). Øvrige variabler (forklaringsvariabler) kan spesifiseres på samme måte som ved OLS (jfr. kommandoen regress).

Tilgjengelige opsjoner:

  • noconstant: Undertrykker konstantleddet

  • level(): Endre fra standard 95% konfidensintervall

  • robust: Robuste standardfeil

  • cluster(): Benytte clustervariabel (kan ikke benyttes sammen med robust)

  • control(): Ikke vis koeffisientestimater for utvalgte variabler

  • irr: Rapporterer incidence rate ratio-verdier i stedet for koeffisientverdier (verdiene transformeres gjennom den naturlige eksponensialfunksjonen). Verdien 1 betyr ingen effekt. Verdier over 1 betyr positiv effekt, mens verdier under 1 betyr negativ effekt.

  • exposure(): Inkluderer eksponeringsvariabel (kategorisk variabel). Denne representerer "mengden" av eksponering for den prosessen som genererer tellinger. Variabelen som angis inni parentesen må være kategorisk og må ikke inneholde 0-verdier. For eksempel, hvis du modellerer antallet bilulykker i forskjellige byer, kan tilknytning til by være en eksponeringsvariabel. Eksponeringsvariabelen blir automatisk log-transformert (naturlig logaritme) og inkludert som en offset i modellen, noe som betyr at den vil justere tellingsresponsen for mengden av eksponering. De andre estimatene blir da korrigert basert på denne variabelen, slik at de blir mer riktige. Merk at exposure-variabelen ikke skal angis som forklaringsvariabel i modellen.

Faktorvariabler, og cluster- og robust-estimering kan også benyttes. Fremgangsmåten er den samme som for ordinær lineær regresjon. Se hhv. kapittel 5.4.1 og 5.4.3 for mer informasjon om dette. For full oversikt over muligheter, bruk kommandoen help poisson.

Eksempel på Poissonregresjon:

VIKTIG

Merk at implementeringen av telleregresjonen Poisson i microdata.no ikke er kompatibel med statistiske modeller der minst en av forklaringsvariablene har for høy verdi (dette vil typisk gjelde inntektsvariabler). Det anbefales å transformere verdiene til de aktuelle variablene slik at de kommer under en grenseverdi på ca. 400 (dette kan gjøres gjennom å dividere på en faktor eller bruke f.eks. en logaritmetransformasjon). Om ikke dette gjøres risikerer du å få et resultat som bare viser tomme verdier. Men så lenge det rapporteres estimater for alle forklaringsvariablene, så trenger du ikke foreta noen transformasjon.

Kilde:

Algoritmene for kommandoen poisson baserer seg på funksjonen Poisson som man finner i Statsmodels-modulen i Python.