Question sur GLM avec distribution de Poisson et estimations de paramètres<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Bonjour à tous, je suis en train d’essayer de réaliser un GLM avec poisson distribution en JMP. Je veux utiliser 2 variables catégoriques comme prédicteurs pour les données de comptage. Cependant, je remarque que, dans le tableau de rapport "Estimations de paramètres", 1 moins que le nombre de niveaux que j’ai pour chaque catégorie apparaît avec une estimation. Par exemple, j'examine 3 types d'habitat, les types A, B et C. Les estimations de paramètres ne sont représentées que pour les types A et B, et non pas C. La même chose se produit pour mes variables à 4 heures de la journée, seules 3 apparaissent en paramètre. estimations. Je ne suis pas sûr de comprendre pourquoi. Est-ce que quelqu'un peut m'aider avec ça?
Re: Question sur GLM avec distribution de Poisson et estimations de paramètresCeci est typique pour toute régression lorsque vous avez une variable d'entrée catégorique. Les estimations de paramètres pour chaque niveau d'une entrée catégorique sont des "décalages" par rapport à la moyenne globale. Cela conduit à une restriction selon laquelle la somme des estimations de paramètres pour chaque niveau est égale à zéro. Pour cette raison, si vous avez des k-niveaux d’un facteur catégorique, vous n’avez besoin que d’estimations de paramètres k-1. L'estimation pour le dernier niveau est égale à -1 fois la somme des autres estimations de paramètres. Par exemple, supposons que vos estimations pour le type d’habitat soient -6 et 12 respectivement pour les niveaux A et B. Le paramètre estimé pour C est alors -1 * (- 6 + 12) = -1 * 6 = -6.
Dans la régression des moindres carrés standard, vous pouvez demander à toutes les estimations de paramètres étendus de les visualiser (en d'autres termes, JMP fera le calcul à votre place). Hélas, ce n'est pas une option pour le modèle linéaire généralisé.
