Enc. 13 — Regressão de Poisson e Binomial Negativa

statsmodels poisson() · negativebinomial()

📊 Slides

🍊 Metáfora

Imagine isso…

Contagens (perguntas ao chatbot) são inteiras e nunca negativas. Poisson modela a taxa de eventos. Se a variância explode (superdispersão), a Binomial Negativa adiciona folga extra.

🎯 Para que serve

Modelar desfechos de contagem: turnos, perguntas, mensagens. Poisson para equidispersão; BN para superdispersão.

📋 Quando usar

  • ✅ Desfecho são contagens inteiras não-negativas.
  • ✅ Poisson: variância/média ≈ 1.
  • ✅ BN: índice de dispersão > 1.5.
  • ✅ Comparar via AIC: menor = melhor.
  • ❌ Não use regressão linear para contagens.

Interpretar coeficientes: exp(coef) = Risk Ratio. RR = 1.3 → 30% mais eventos por unidade.

🐍 Exemplo Python

🐍 Python executável no navegador via Pyodide 
 
  📚 Referências 
 
  
     
   
 referência Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (2013). Regression Analysis of Count Data (2ª ed.). 
 
 didático Hilbe, J. M. (2011). Negative Binomial Regression (2ª ed.). 
 
 comparação Ver Hoef, J. M., & Boveng, P. L. (2007). Quasi-Poisson vs. negative binomial. Ecology, 88(11), 2766–2772. 
 
 educação Coxe, S., West, S. G., & Aiken, L. S. (2009). The analysis of count data. Journal of Personality Assessment, 91(2), 121–136. 
  
 
 Rodrigo Prestes Machado
 CC BY 4.0 DEED