Nền tảng hồi quy Poisson: Mô hình log-linear và diễn giải tỷ lệ suất hiện Foundations of Poisson regression: The log-linear model and incidence rate interpretation Mô hình hóa “Bao nhiêu lần?” Khi đối mặt với một biến kết quả là dữ liệu đếm—ví dụ, số lần một người đi khám bác sĩ trong một quý—phản ứng đầu tiên của chúng ta có thể là sử dụng hồi quy tuyến tính (OLS). Tuy nhiên, cách tiếp cận này có nhiều vấn đề: nó có thể dự báo các giá trị âm vô lý, và nó không tính đến bản chất rời rạc của dữ liệu. Chúng ta cần một mô hình được xây dựng dựa trên một phân phối xác suất phù hợp cho dữ liệu đếm. Phân phối đó chính là phân phối Poisson. Bài học đầu tiên này sẽ dẫn dắt bạn vào thế giới của Hồi quy Poisson, công cụ nền tảng để mô hình hóa dữ liệu đếm. Tương tự như cách hồi quy logistic sử dụng hàm logit để biến đổi xác suất, hồi quy …