ポアソン回帰におけるオフセットと露出の違い

露出とオフセットは、保険数理を予測するためにアクチュアリーがポアソン回帰でよく使用する2つの手法です。

私の理解から、オフセットと露出は同じものなので、同じことを説明する2つの用語がある理由がわかりません。

それは正しいですか、それともオフセットと露出が異なるものである（たとえば、ポアソン回帰以外の）特別なケースがありますか？

ウィキペディアを簡単に見てみましょう：

たとえば、生物学者は森の樹種の数を数えるかもしれません。イベントは樹木観察であり、暴露は単位面積であり、率は単位面積あたりの種の数です。人口統計学者は、死亡率を人年で割ったものとして、地理的地域の死亡率をモデル化できます。より一般的には、イベントレートは単位時間あたりのイベントとして計算できるため、観測ウィンドウをユニットごとに変えることができます。これらの例では、露出はそれぞれ単位面積、人年、単位時間です。ポアソン回帰では、これはオフセットとして処理されます。

露出は、カウントをどのように分割するかについての尺度です。単位面積で分割しますか？ボリュームサイズ？ポアソン回帰とは何の関係もありません。それはあなたがあなたのデータでやりたいことです。

オフセットは、ポアソン回帰のモデリング手法です。ポアソン回帰を使用したくない場合は、モデルにオフセットはありません。これは、新しい統計フレームワークなしでレートをモデル化できるポアソン回帰の単純なトリックです。

ポアソン回帰モデルでオフセットを使用して、期間、エリア、およびボリュームのイベント数を調整します。正確にオフセットが数学的に何であるかの詳細は、goto：

いつポアソン回帰でオフセットを使用するのですか？

オフセットが方程式の右側にどのように移動するかに注意してください。オフセットは露出のログです（ログリンクを使用しているため）。