パラメータ推定値と保存された予測式
これは JMP v15 に含まれています。おそらく、JMP の以前のバージョンでは、式の表現が異なっていたのでしょう。
リンク関数は対数であるため、予測は X の単位まで累乗する必要があります。
ポアソンの専門家ではありませんが、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 に近い場合は対数正規に見えます。
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ディストリビューション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" )
)
);こんにちは、誰か手を貸してくれませんか？
そこで、現在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: 対数を使用するように求められました。 私の先生は回帰式を書くように言いましたが、その方法については何の指導もありませんでした。 彼のアドバイスは、SAS でやってみろ、というものでした。これは 1) の場合に便利です。 私は SAS ライセンスを持っていました、そして 2)。 SAS でコーディングする方法を知っていました。 しかし、それらがなければ、私は JMP に任せることになります。実際、それがこのクラスの目的なので、私の不満が理解されることを願っています。
理論的には「線形」であることは理解していますし、リンクにログが使用されていることも理解していますが、誰かがそれを書くのを手伝ってくれませんか。 オンラインで矛盾するエラーを見つけました。これがないと宿題を完了できません。
私の y 変数は入院期間、X 変数は因子の数 (入院中に使用された医療品目の数) 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。 これはそういうことでしょうか？
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のであれば、モデルの適切性について追加の質問があります。
ありがとう
＃統計
