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广义线性模型的泊松回归方程（e ^ B0 + B1x1 ????）

嗨，有人可以帮我吗？

因此，我们现在正在做泊松回归-我们被要求使用广义线性模型-分布：泊松-链接函数：对数。我的老师要求写回归方程，但没有指导。他的建议是在SAS中执行，如果1）会很有用。我有SAS许可证和2）。知道如何在SAS中编码。但是，如果没有这些，我将留给JMP，这实际上是该班级要讲的内容，因此希望我能理解我的无奈。

 

我从理论上理解它是“线性的”，我知道日志用于我们的链接，但是有人可以帮我写出来。我在网上发现有冲突的错误，因此我无法完成任何家庭作业。 

 

我的y变量是住院天数，我的X变量是因子数（住院期间使用的医疗物品数）。我的参数如下：

 

 

我尝试使用“预测公式”列为我提供公式，该公式表示e ^ B0 + B1x1-> e ^ 1.392 + 0.0021x。这是什么吗？ 

 

同样，如果回答这个问题的人对泊松理论有扎实的理解，那么我还有一个关于模型充分性的问题。

 

谢谢 

＃统计 

分析工具其他Re：具有广义线性模型的泊松回归方程（e ^ B0 + B1x1 ????）

参数估计和保存的预测公式

这是JMP v15中的。也许在早期版本的JMP中，公式的表达方式有所不同。

由于链接函数是Log，因此必须将预测取幂以X为单位。

 

不是泊松专家，而是一个有趣的分布，因为中心和比例参数相等。 因此，当X大时，它看起来很正常；当X接近0时，它看起来是对数正常。

 

这是来自脚本编制索引，对于了解不同lambda级别的分布行为非常有用

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" )
 )
);