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Ecuación de regresión de Poisson (e ^ B0 + B1x1 ????) con modelo lineal generalizado

Hola, ¿alguien puede echarme una mano?

Así que estamos haciendo Regresión de Poisson en este momento; se nos pidió que usáramos el Modelo lineal generalizado - Distribución: Poisson - Función de enlace: log. Mi maestro ha pedido escribir la ecuación de regresión sin orientación sobre cómo hacerlo. Su consejo fue hacerlo en SAS, que sería útil si 1). Tenía una licencia SAS y 2). sabía cómo codificar en SAS. Pero sin ellos, me quedo en manos de JMP, que de hecho es de lo que se trata la clase, así que espero que se entienda mi frustración.

 

Entiendo que es teóricamente "lineal" y entiendo que el registro se usa para nuestro enlace, pero ¿alguien puede ayudarme a escribirlo? Encuentro errores conflictivos en línea y no puedo completar ninguna de mis tareas sin esto. 

 

Mi variable y es Duración de la estadía en el hospital, mi variable X es el número de factores (número de artículos médicos utilizados durante la estadía) Mis parámetros son los siguientes:

 

 

Intenté usar la "columna de fórmula de predicción para darme la fórmula, que decía e ^ B0 + B1x1 -> e ^ 1.392 + 0.0021x. ¿Es esto lo que es? 

 

Además, si quien responde a esto tiene un conocimiento sólido de Poisson, tengo una pregunta adicional sobre la adecuación del modelo.

 

GRACIAS 

#ESTADÍSTICAS 

AnalíticaOtroRe: Ecuación de regresión de Poisson (e ^ B0 + B1x1 ????) con modelo lineal generalizado

Estimaciones de parámetros y fórmula de predicción guardada

Esto está en JMP v15. Quizás en versiones anteriores de JMP la fórmula se expresaba de manera diferente.

Dado que la función de enlace es Log, la predicción debe exponenciarse a unidades de X.

 

No soy un experto en Poisson, pero es una distribución divertida porque los parámetros del centro y la escala son iguales. Entonces, cuando X es grande, parece normal, y cuando X está cerca de 0, parece log normal.

 

Esto es del índice de scripting, muy útil para comprender el comportamiento de la distribución en diferentes niveles 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" )
 )
);