안녕하세요 누군가 나에게 도움을 줄 수 있습니까?
그래서 우리는 지금 Poisson 's Regression을하고 있습니다. 우리는 Generalized Linear Model-Distribution : Poisson 's-Link function : log를 사용하도록 요청 받았습니다. 선생님은 방법에 대한 지침없이 회귀 방정식을 작성하도록 요청했습니다. 그의 조언은 SAS에서 해보라는 것이 었습니다. 1)이라면 유용 할 것입니다. SAS 라이선스가 있고 2). SAS에서 코딩하는 방법을 알고있었습니다. 그러나 그것들이 없으면 나는 JMP에 맡겨져 있습니다. 사실 수업의 내용은 내 좌절감이 이해되기를 바랍니다.
나는 이론적으로 "선형"을 이해하고 로그가 우리 링크에 사용된다는 것을 이해하지만 누군가가 그것을 작성하도록 도울 수 있습니다. 온라인에서 상충되는 오류를 찾고 있는데 이것 없이는 숙제를 완료 할 수 없습니다.
내 y 변수는 병원 입원 기간이고, X- 변수는 요소 수 (입원 중 사용 된 의료 품목 수)입니다. 내 매개 변수는 다음과 같습니다.
나는 "예측 공식 열을 사용하여 e ^ B0 + B1x1-> e ^ 1.392 + 0.0021x라는 공식을 제공했습니다. 이것이 무엇입니까?
또한이 질문에 답하는 사람이 푸 아송에 대한 확실한 이해를 가지고 있다면 모델 적절성에 대한 추가 질문이 있습니다.
감사합니다
#통계
모수 추정치 및 저장된 예측 공식
이것은 JMP v15에 있습니다. JMP의 이전 버전에서는 공식이 다르게 표현되었을 수 있습니다.
연결 함수가 Log이므로 예측은 X 단위로 다시 지수화되어야합니다.
Poisson 전문가는 아니지만 중심 및 척도 매개 변수가 동일하기 때문에 재미있는 분포입니다. 따라서 X가 크면 정상으로 보이고 X가 0에 가까우면 로그 정상으로 보입니다.
이것은 스크립팅 색인에서 가져온 것으로, 다양한 수준의 람다에서 배포 동작을 이해하는 데 매우 유용합니다.
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" )
)
);
