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次のことを考慮してください。

foo = 1:10
bar = 2 * foo
glm(bar ~ foo, family=poisson)

結果が出る

Coefficients:
(Intercept)          foo  
     1.1878       0.1929  

Degrees of Freedom: 9 Total (i.e. Null);  8 Residual
Null Deviance:      33.29 
Residual Deviance: 2.399    AIC: 47.06

このページの説明から、fooの係数はあるべきであるように見えますが、そうlog(2)ではありません。

より一般的には、これの出力はlambda = 1.187 + .1929 * foo、ラムダがポアソン分布のパラメーターであるということを意味すると思われますが、それはデータに適合していないようです。

この回帰の出力をどのように解釈する必要がありますか？

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ポアソンモデルは乗法です。これが言っていることは、ある種の平均化プロセスの結果として、次数が1増加する（foo予測子の増加）が、範囲seq（2、20、by 2）の隣接する偶数の整数の比率に関連付けられるということです。 ）それはexp（0.1929）です。予測はあまり良くないと思いますが、可能な値を見ると悪くはありません。

> exp(0.1929)
[1] 1.212762

> seq(4,20,by=2)/seq(2,18,by=2) 
[1] 2.000000 1.500000 1.333333 1.250000 1.200000 1.166667 1.142857 1.125000 1.111111 
> mean( (2:11)/(1:10) )
[1] 1.292897
于 2013-02-17T21:14:54.360 に答える