Ugrás a tartalomhoz

Regressziós modellek az egészségpolitikai tervezésben példatár; Regressziós modellek az egészségpolitikai tervezésben példatár

Vokó Zoltán, Kabos Sándor, Lőw András

ELTE

Statisztikai összefoglaló

Statisztikai összefoglaló

Amikor a 4. fejezet végén összehasonlítottuk a fix és random tényezős modellek alapján számolt becsléseket, akkor azt láttuk, hogy a random modell kissé "óvatosabb", kevésbé engedi szanaszétaz egyes (lakóövezeti jelleg szerinti) csoportokra vett átlagokat. A random tényezős becslés e tulajdonságát a szakirodalom "shrinkage" néven ismeri (pontosabban fogalmazva ez a tulajdonság a random tényezős modellek egyik osztályát jellemzi, lásd Gelman-Hill[bib_3] 11.4.).

Ez a jelenség statisztikai "beügy"-nek tűnhet, de a modell általánosítható, és így a kutatás számára igazán érdekes kérdések vizsgálhatók, az 5.1.2 példában a mortalitás regionális különbségei.

Hierarchikus Poisson regresszió

ahol a és valószínűségi változók teljesen függetlenek.

i, j, k, m: a cellát azonosító index:

i-ik korcsoport, j-ik nem, a lakhely k-ik régió, m-ik megye.

A m megye változó be van ágyzva a k régió változóba (ebben a modellben a megyék számozása régiónként újrakezdődik).

A specifikáció további részei azonosak a 2.2.1. pontban leírtakkal.

A fentiekkel az egyik legegyszerűbb hierarchikus Poisson modellt határoztuk meg (erről a modell-családról általánosabb leírást lásd: Gelmann-Hill [bib_3]15. fejezet).