Modulo 5 – GLM Modelo Poisson

Excelente preguntas:

– ¿Es bueno presentar en el modelo los IC de los coeficientes?
–> Si! Siempre es bueno introducir el IC de los coeficientes. O al menos el error estándar.

– ¿Cómo se incluye el error en estos modelos?
–> El error se puede calcular como valor_predicho – valor_observado. En R lo puedes calcular directamente con la función residual si no recuerdo mal. El error es un término que es la información que no estás explicando. Si introduces más variables significativas el error disminuye.

– Durante el video de la techzen se realiza una prueba de bondad de ajuste. Realmente no me queda claro el por qué se usa y cuales son las hipótesis, lo mismo para el tema de ANOVA entre modelos.

¿Hay algún material adicional para profundizar este tema?
–> las hipótesis de la bondad de ajuste son:
h0: el modelo actual es igual al modelo sin variables (solo intercept)
h1: el modelo actual es diferente al modelo sin variables
–> la ANOVA se puede usar para comparar modelos pero a mi me gusta mucho más usar el BIC en lugar de la ANOVA https://bookdown.org/ndphillips/YaRrr/comparing-regression-models-with-anova.html

– ¿Para los GLM poisson el BIC y el AIC siguen siendo variables importantes para determinar un mejor modelo?
Sip! El BIC es el coeficiente que te va a permitir decidir qué variables son las importantes dentro del modelo. Mejor que el AIC ya que el BC es más restrictivo en cuanto a número de variables.
El AIC deja más libertad y tenderás a seleccionar más variables.

– Para el modelo posisson R me da dos valores de VIF uno normal y otro elevado. No me es claro cuál de los dos es la mejor alternativa.
–> en el ejercicio te salen bien. Me he perdido