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Équation de régression de Poisson (e ^ B0 + B1x1 ????) avec modèle linéaire généralisé

Salut, quelqu'un peut-il me donner un coup de main?

Nous faisons donc actuellement la régression de Poisson - on nous a demandé d'utiliser le modèle linéaire généralisé - Distribution: Poisson - Fonction de lien: log. Mon professeur a demandé d'écrire l'équation de régression sans aucune indication sur la façon de le faire. Son conseil était d'aller le faire en SAS, ce qui serait utile si 1). J'avais une licence SAS et 2). savait coder en SAS. Mais sans ceux-ci, je suis laissé à JMP, ce qui est en fait l'objet de la classe, alors j'espère que ma frustration est comprise.

 

Je comprends que c'est théoriquement «linéaire» et je comprends que le journal est utilisé pour notre lien, mais quelqu'un peut-il m'aider à l'écrire. Je trouve des erreurs contradictoires en ligne et je ne peux terminer aucun de mes devoirs sans cela. 

 

Ma variable y est la durée du séjour à l'hôpital, ma variable X est le nombre de facteurs (nombre d'articles médicaux utilisés pendant le séjour). Mes paramètres sont les suivants:

 

 

J'ai essayé d'utiliser la colonne «formule de prédiction» pour me donner la formule, qui disait e ^ B0 + B1x1 -> e ^ 1,392 + 0,0021x. C'est ça? 

 

Aussi, si quiconque répond à cela a une solide compréhension de Poisson, j'ai une question supplémentaire sur l'adéquation du modèle.

 

MERCI 

#STATISTIQUES 

AnalytiqueAutreRe: Equation de régression de Poisson (e ^ B0 + B1x1 ????) avec modèle linéaire généralisé

Estimations des paramètres et formule de prédiction enregistrée

C'est dans JMP v15. Peut-être que dans les versions antérieures de JMP, la formule était exprimée différemment.

Puisque la fonction de liaison est Log, la prédiction doit être exponentiée en unités de X.

 

Pas un expert de Poisson, mais c'est une distribution amusante car les paramètres du centre et de l'échelle sont égaux. Ainsi, lorsque X est grand, cela semble normal, et lorsque X est proche de 0, cela semble normal.

 

Ceci provient de l'index de script, super utile pour comprendre le comportement de la distribution à différents niveaux de lambda

Names Default To Here( 1 );
lambda = 4;
New Window( "Example: Poisson Probability",
 pdy = Graph Box(
  Y Scale( 0, 0.20 ),
  X Scale( -1, 40 ),
  Pen Color( "red" ),
  Pen Size( 2 );
  For( k = 0, k <= 40, k++,
   V Line(
    k,
    0,
    Poisson Probability( lambda, k )
   )
  );
  Text(
   {30, 0.18},
   "\!U03BB=",
   Round( lambda, 2 )
  );
 ),
 H List Box(
  Slider Box( 0, 40, lambda, pdy << reshow ),
  Text Box( " \!U03BB" )
 )
);