Modelování počtu událostí pomocí Poissonovy a negativně binomické regrese

Data počtu událostí, jako jsou počty dopravních nehod, hospitalizací nebo trestných činů, se v aplikované statistice vyskytují velmi často. Klasická lineární regrese není pro tento typ dat vhodná, protože nerespektuje jejich rozdělení. Proto se běžně používají Poissonova a negativně binomická regrese. Práce se zaměřuje na vysvětlení a porovnání těchto dvou modelů na reálných datech. Zvláštní pozornost je věnována problému overdisperze, využití offsetu k zohlednění různé míry expozice a interpretaci regresních koeficientů. Výsledky jsou diskutovány s důrazem na praktickou interpretaci a vhodnost jednotlivých modelů.