Sự khác biệt giữa bù và phơi sáng trong Hồi quy Poisson

Phơi sáng và bù là hai kỹ thuật thường được sử dụng trong hồi quy Poisson bằng các chuyên gia tính toán để dự đoán tần suất yêu cầu.

Từ sự hiểu biết của tôi, bù đắp và tiếp xúc là những điều giống nhau, vì vậy tôi không hiểu tại sao có hai thuật ngữ để mô tả cùng một điều.

Là chính xác hay có trường hợp đặc biệt (ví dụ như hồi quy Poisson) trong đó bù và phơi sáng là những thứ khác nhau?

Hãy xem nhanh Wikipedia :

Ví dụ, các nhà sinh học có thể đếm số lượng loài cây trong rừng: các sự kiện sẽ là quan sát cây, phơi nhiễm sẽ là đơn vị diện tích và tỷ lệ sẽ là số lượng loài trên một đơn vị diện tích. Các nhà nhân khẩu học có thể mô hình tỷ lệ tử vong trong các khu vực địa lý là số người chết chia cho người năm. Tổng quát hơn, tỷ lệ sự kiện có thể được tính là sự kiện trên mỗi đơn vị thời gian, cho phép cửa sổ quan sát thay đổi cho mỗi đơn vị. Trong các ví dụ này, phơi nhiễm tương ứng là đơn vị diện tích, người − năm và thời gian đơn vị. Trong hồi quy Poisson, điều này được xử lý như một phần bù ,

Phơi bày là một thước đo về cách bạn muốn chia số lượng của bạn. Bạn có muốn chia theo đơn vị diện tích? kích thước khối lượng? Nó không có gì để làm với hồi quy Poisson. Đó là điều bạn muốn làm với dữ liệu của mình.

Offset là một kỹ thuật mô hình hóa trong hồi quy Poisson. Nếu bạn không muốn sử dụng hồi quy Poisson, bạn sẽ không có phần bù trong mô hình của mình. Đó là một mẹo đơn giản trong hồi quy Poisson cho phép bạn lập mô hình tỷ lệ mà không cần khung thống kê mới.

Chúng tôi sử dụng bù với mô hình hồi quy Poisson để điều chỉnh số lượng sự kiện theo các khoảng thời gian, khu vực và khối lượng. Chi tiết về những gì chính xác bù là toán học, goto:

Khi nào nên sử dụng một phần bù trong hồi quy Poisson?

Lưu ý cách bù vào phía bên phải của phương trình. Phần bù là nhật ký phơi sáng (vì chúng tôi đang sử dụng liên kết nhật ký).