통계가 어느 정도 수준이신지 모르겠지만 Poisson regression은 Generalized linear models중 하나입니다.
Y가 Poisson분포를 따르고
log[E(Y)] 를 linear로 모형화합니다.
log-linear 분석은 정확히 뭘 의도하셨는지 모르겠습니다.
그냥 자료에 log-변환해서 회귀분석 하는 거라면
log(Y)가 linear이고 정규분포를 따르는거고.
contingency table에서 사용하는 log-linear models를 말씀하시는거면 Poisson regression하고 동일하다고보면 됩니다.
log-linear models는 generalized linear models가 나오기 전에 쓰던 방법이어서 약간 주먹구구식입니다.
generalized linear models가 나오면서 이론적으로 정교해졌죠.
차이는 이론을 아는 사람에게나 중요한거지 쓰는 사람한테는 차이가 없을겁니다.
단 Poisson regression에는 독립변수에 연속형도 들어갑니다.
그러나 log-linear models는 기본적으로 table에 cell의 기대값을 모형화한거여서,
table 가로, 세로등 dimension을 정의하는 변수가 독립변수여서 모두 이산형입니다.
Poisson regression이 보다 일반화된 방법이니 log-linear models는 잊어주셔도 됩니다.
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