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Betreff: Poisson-Regressionsgleichung (e^B0+B1x1????) mit verallgemeinertem linearem Modell

Parameterschätzungen und die gespeicherte Vorhersageformel

Dies ist in JMP v15. Möglicherweise wurde die Formel in früheren Versionen von JMP anders ausgedrückt.

Da die Verknüpfungsfunktion Log ist, muss die Vorhersage zurück auf Einheiten von X potenziert werden.

 

Kein Poisson-Experte, aber es ist eine unterhaltsame Verteilung, da die Zentrums- und Skalenparameter gleich sind. Wenn also X groß ist, sieht es normal aus, und wenn X nahe bei 0 liegt, sieht es logarithmisch normal aus.

 

Dies stammt aus dem Skriptindex und ist sehr nützlich, um das Verhalten der Verteilung auf verschiedenen Lambda-Ebenen zu verstehen

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" )
 )
);

Poisson-Regressionsgleichung (e^B0+B1x1????) mit verallgemeinertem linearem Modell

Hallo, kann mir jemand helfen?

Wir führen also gerade die Poisson-Regression durch – wir wurden gebeten, das verallgemeinerte lineare Modell zu verwenden – Verteilung: Poisson – Link-Funktion: log. Mein Lehrer hat darum gebeten, die Regressionsgleichung zu schreiben, ohne Anleitung dazu. Sein Rat war, es in SAS zu machen, was nützlich wäre, wenn 1). Ich hatte eine SAS-Lizenz und 2). wusste, wie man in SAS programmiert. Aber ohne diese bin ich JMP überlassen, worum es in dem Kurs tatsächlich geht, also hoffe ich, dass meine Frustration verstanden wird.

 

Ich verstehe, dass es theoretisch „linear“ ist und ich verstehe, dass für unseren Link ein Protokoll verwendet wird, aber kann mir jemand beim Schreiben helfen? Ich finde online widersprüchliche Fehler und kann ohne diese Informationen keine meiner Hausaufgaben erledigen.

 

Meine y-Variable ist die Dauer des Krankenhausaufenthalts, meine X-Variable ist die Anzahl der Faktoren (Anzahl der während des Aufenthalts verwendeten medizinischen Artikel). Meine Parameter sind wie folgt:

 

 

Ich habe versucht, die Spalte „Vorhersageformel“ zu verwenden, um mir die Formel zu geben, die lautete: e^B0+B1x1 --> e^1,392+0,0021x. Ist es das?

 

Auch wenn derjenige, der dies beantwortet, ein solides Verständnis für Poisson hat, habe ich eine zusätzliche Frage zur Modellangemessenheit.

 

DANKE

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