von bele » Mi 13. Jun 2018, 17:40
Hi!
Nein, das hast Du nicht richtig verstanden. Bei der Binomial- und bei der Poissonregression werden jeweils Anzahlen von Ereignissen gezählt. Bei der Binomialverteilung gibt es eine Obergrenze für die Zahl möglicher Erfolge, bei der Poissonregression nicht. Wenn ich nur 3x würfele, kann ich nicht mehr als 3x eine Sechs würfeln. Das ist binomial. Heute Nacht werden mich wahrscheinlich 0 Leute anrufen, es könnten mich aber beliebig viele Leute anrufen. Das geht eher in Richtung Poisson.
OLS-Regression ist gut, wenn wir einen linearen Zusammenhang haben, viele Zusammenhänge sind aber gar nicht linear: Ich werfe drei Pfeile auf eine Zielscheibe und modelliere abhängig von meinem Blutalkoholspiegel, wie oft ich die Zielscheibe verfehle.
Bei 0 Promille verfehle ich nie, bei 0,5 Promille verfehle ich 1 Mal, bei 1 Promille verfehle ich immer, bei 2 Promille verfehle ich immer und bei 3 Promille verfehle ich auch immer und bei 4 Promille auch. Zeichne Dir das mal in ein Diagramm und versuche, da eine aussagekräftige Gerade durch zu zeichnen. Als nächstes versuchst Du, dadurch eine sigmoide Kurve wie bei einer logistischen Regression zu legen. Versuch das mal und dann wirst Du intuitiv verstehen, warum man nicht alles mit OLS erschlagen kann.
LG,
Bernhard
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`Oh, you can't help that,' said the Cat: `we're all mad here. I'm mad. You're mad.'
`How do you know I'm mad?' said Alice.
`You must be,' said the Cat, `or you wouldn't have come here.'
(Lewis Carol, Alice in Wonderland)
