こんにちは誰かが私に手を差し伸べることができますか？
したがって、今はポアソン回帰を行っています。一般化線形モデル-分布：ポアソン-リンク関数：ログを使用するように求められました。私の教師は、その方法についてのガイダンスなしで回帰方程式を書くように頼みました。彼のアドバイスは、SASで実行することでした。SASライセンスと2）を取得しました。SASでコーディングする方法を知っていました。しかし、私がJMPに任されているものがないと、それが実際にクラスの目的なので、私の欲求不満が理解されれば幸いです。
私はその理論的に「線形」を理解し、ログがリンクに使用されていることを理解していますが、誰かがそれを書き出すのを助けることができます。私はオンラインで矛盾するエラーを見つけており、これなしでは宿題を完了できません。
私のy変数は入院期間、X変数は因子数（滞在中に使用される医療アイテムの数）です。私のパラメーターは次のとおりです。
「予測式列」を使用して、e ^ B0 + B1x1-> e ^ 1.392 + 0.0021xという式を取得しようとしました。これは何ですか？
また、これに答える人がポアソンについてしっかりと理解している場合、モデルの妥当性について追加の質問があります。
ありがとうございました
＃統計学
パラメーター推定と保存された予測式
これはJMP v15にあります。以前のバージョンのJMPでは、式が異なって表現された可能性があります。
リンク関数はLogであるため、予測はXの単位にべき乗する必要があります。
ポアソンのエキスパートではありませんが、中心とスケールのパラメーターが等しいため、楽しい分布です。 したがって、Xが大きい場合は正常に見え、Xが0に近い場合は対数が正常に見えます。
これはスクリプトインデックスからのもので、ラムダのさまざまなレベルでの分布の動作を理解するのに非常に役立ちます。
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" )
)
);
