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Equazione di regressione di Poisson (e ^ B0 + B1x1 ????) con modello lineare generalizzato

Ciao qualcuno può darmi una mano?

Quindi in questo momento stiamo eseguendo la regressione di Poisson: ci è stato chiesto di utilizzare il modello lineare generalizzato - Distribuzione: Poisson - Funzione di collegamento: log. Il mio insegnante ha chiesto di scrivere l'equazione di regressione senza alcuna guida su come farlo. Il suo consiglio è stato di farlo in SAS, che sarebbe utile se 1). Avevo una licenza SAS e 2). sapeva come programmare in SAS. Ma senza di loro sono lasciato a JMP, che è in effetti ciò di cui parla la classe, quindi spero che la mia frustrazione sia compresa.

 

Capisco che sia teoricamente "lineare" e capisco che log viene utilizzato per il nostro collegamento, ma qualcuno può aiutarmi a scriverlo. Trovo errori in conflitto online e non riesco a completare nessuno dei miei compiti senza questo. 

 

La mia variabile y è la durata della degenza in ospedale, la mia variabile X è il numero di fattori (numero di articoli medici utilizzati durante il soggiorno) I miei parametri sono i seguenti:

 

 

Ho tentato di utilizzare la colonna "formula di previsione" per fornirmi la formula, che diceva e ^ B0 + B1x1 -> e ^ 1.392 + 0.0021x. È questo quello che è? 

 

Inoltre, se chi risponde a questo ha una solida conoscenza di Poisson, ho un'ulteriore domanda sull'adeguatezza del modello.

 

GRAZIE 

#STATISTICHE 

AnalyticsAltroRe: equazione di regressione di Poisson (e ^ B0 + B1x1 ????) con modello lineare generalizzato

Stime dei parametri e formula di previsione salvata

Questo è in JMP v15. Forse nelle versioni precedenti di JMP la formula era espressa in modo diverso.

Poiché la funzione di collegamento è Log, la previsione deve essere esponenziale di nuovo alle unità di X.

 

Non un esperto di Poisson, ma è una distribuzione divertente perché i parametri del centro e della scala sono uguali. Quindi quando X è grande sembra normale e quando X è vicino a 0 sembra normale.

 

Questo è dall'indice di scripting, super utile per comprendere il comportamento della distribuzione a diversi livelli di 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" )
 )
);