关于具有泊松分布和参数估计的GLM的问题<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />大家好，我正在尝试在JMP中进行带泊松分布的GLM。我想使用2个分类变量作为计数数据的预测变量。但是，我注意到在“参数估计”报告表中，比每个类别的级别数少1，显示估计值。例如，我正在查看3种栖息地类型，类型A，B和C.参数估计仅显示类型A和B，而不是C.同样的情况发生在我的4次日变量中，只有3种出现在参数中估计。我不确定我明白为什么。谁能帮我这个？
Re：关于具有泊松分布和参数估计的GLM的问题当您具有分类输入变量时，这对于任何回归都是典型的。分类输入的每个级别的参数估计是与整体平均值的“偏移”。这导致限制每个级别的参数估计的总和为零。因此，如果您有k级别的分类因子，则只需要k-1个参数估计值。最后一级的估计值是其他参数估计值之和的-1倍。例如，假设您对栖息地类型的估计值分别为-6和12，分别为A和B. 然后，C的参数估计值为-1 *（ - 6 + 12）= -1 * 6 = -6。
在标准最小二乘回归中，您可以要求扩展参数估计值以查看所有这些（换句话说，JMP将为您进行数学运算）。唉，这不是广义线性模型的选项。
