Rate Ratio (RR)

Effektmaß der Poisson- und Negativ-Binomial-Regression — Faktor, um den sich die erwartete Anzahl pro Einheit von X ändert.

Auch bekannt als: Ratenverhältnis, RR, Rate-Ratio

Das Rate Ratio ist die Exponentierung eines Regressionskoeffizienten $β_{j}$ in einem GLM mit Log-Link (Poisson / Negativ-Binomial). Es beschreibt den multiplikativen Effekt eines Prädiktors auf die erwartete Ereignis-Rate.

RR_{j} = e^{β_{j}} = \frac{E [ Y ∣ X _{j} = x + 1 ]}{E [ Y ∣ X _{j} = x ]}

RR = 1 — kein Effekt
RR > 1 — X erhöht die erwartete Anzahl (RR = 1{,}3 → 30 % mehr Ereignisse pro Einheit von X)
RR < 1 — X senkt die erwartete Anzahl
Signifikanz: das Konfidenzintervall darf die 1 nicht enthalten

Siehe auch

Poisson-Regression
Negativ-Binomial-Regression
Odds Ratio (OR)
GLM (Generalized Linear Model)

Verwendet in

Regression (attributiv)

Im Algorithm-Lab

regression/poisson-regression
regression/negbin-regression

Quellen

Cameron, A. C. & Trivedi, P. K. — Regression Analysis of Count Data, 2nd Edition, Cambridge University Press
Hilbe, J. M. — Modeling Count Data, Cambridge University Press