307999_fr-FR

liliconcom

Re : Équation de régression de Poisson (e^B0+B1x1????) avec modèle linéaire généralisé

Estimations des paramètres et formule de prédiction enregistrée

C'est dans JMP v15. Peut-être que dans les versions antérieures de JMP, la formule était exprimée différemment.

Puisque la fonction de lien est Log, la prédiction doit être exponentielle en unités de X.

 

Pas un expert de Poisson, mais c'est une distribution amusante car les paramètres de centre et d'échelle sont égaux. Ainsi, lorsque X est grand, il semble normal, et lorsque X est proche de 0, il semble normal.

 

Ceci provient de l'index de script, super utile pour comprendre le comportement de la distribution à différents niveaux 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" )
 )
);

Équation de régression de Poisson (e^B0+B1x1 ????) avec modèle linéaire généralisé

Salut, quelqu'un peut-il me donner un coup de main ?

Nous faisons donc actuellement la régression de Poisson - on nous a demandé d'utiliser le modèle linéaire généralisé - Distribution : Poisson - Fonction de lien : log. Mon professeur m'a demandé d'écrire l'équation de régression sans aucune indication sur la manière de le faire. Son conseil était d'aller le faire en SAS, ce qui serait utile si 1). J'avais une licence SAS et 2). savait coder en SAS. Mais sans cela, je me retrouve avec JMP, ce qui est en fait le but du cours, alors j'espère que ma frustration sera comprise.

 

Je comprends que c'est théoriquement "linéaire" et je comprends que le journal est utilisé pour notre lien, mais quelqu'un peut-il m'aider à l'écrire. Je trouve des erreurs contradictoires en ligne et je ne peux terminer aucun de mes devoirs sans cela.

 

Ma variable y est la durée du séjour à l'hôpital, ma variable X est le nombre de facteurs (nombre d'articles médicaux utilisés pendant le séjour) Mes paramètres sont les suivants :

 

 

J'ai essayé d'utiliser la colonne "Formule de prédiction" pour me donner la formule, qui disait e^B0+B1x1 --> e^1,392+0,0021x. Est-ce que c'est ça ?

 

De plus, si celui qui répond à cette question a une solide compréhension de Poisson, j'ai une question supplémentaire sur l'adéquation du modèle.

 

MERCI

#STATISTIQUES

Exploration et visualisation des données