오프셋을 사용한 Poisson 회귀의 예
일반화 선형 모형 분석법에서 오프셋 변수를 지정하여 로그 연결 함수를 사용하는 Poisson 회귀 모형의 평균 모델링을 척도화할 수 있습니다. 오프셋 변수는 로그 연결을 사용하는 Poisson 회귀에서 평균의 모델링을 척도화하는 데 가장 자주 사용됩니다.
이 예에 사용되는 데이터 테이블에는 파도로 인해 선체 앞쪽 부분에 발생한 특정 유형의 손상 정보가 있습니다. 선체 건조 엔지니어는 선체 유형, 선체 건조 연도 및 선체 이용 연도의 세 가지 변수와 관련된 손상 위험에 관심이 있습니다.
수리 횟수는 이용 개월 수에 비례할 것으로 예상되므로 log(이용 개월 수)를 오프셋 변수로 사용합니다.
오프셋 변수가 어떻게 사용되는지 확인하기 위해 GLM의 선형 성분을 h라고 가정합니다. 그런 다음 로그 연결 함수를 사용하여 오프셋이 포함된 평균 모형을 다음과 같이 지정합니다.
exp[Log(이용 개월 수) + h] = [(이용 개월 수) * exp(h)].
이 예를 실행하려면 다음 단계를 수행하십시오.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Ship Damage.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 모형 적합을 선택합니다.
3. "분석법" 목록에서 일반화 선형 모형을 선택합니다.
4. "분포" 목록에서 Poisson을 선택합니다.
"연결 함수" 목록에서 로그가 자동으로 선택되어야 합니다.
5. N을 선택하고 Y를 클릭합니다.
6. Service를 선택하고 오프셋을 클릭합니다.
7. Type, Yr Made, Yr Used를 선택하고 추가를 클릭합니다.
8. 과대산포 검정 및 구간 체크박스를 클릭합니다.
9. 실행을 클릭합니다.
보고서에서 세 가지 효과(Type, Yr Made, Yr Used)가 모두 유의하다는 것을 알 수 있습니다.
그림 13.7 오프셋을 사용하는 Poisson 모형에 대한 보고서(일부)
