안녕,
JMP에서 포아송 회귀 모델을 생성하고 이를 R과 비교했을 때 이상한 결과를 발견했습니다.
절편과 단일 범주 변수 mod("Before mod"/"Modified")가 있는 모델을 사용하여 카운트(Y 변수)를 모델링하고 있습니다. 내 오프셋 변수로 Log(Time)를 사용하고 있습니다. 내 샘플 크기는 60입니다.
이 모델을 실행할 때 내 매개변수 추정 표준 오차는 매우 크지만(1291) 두 매개변수 모두 중요합니다.
모순되지 않습니까? 중요한 매개 변수는 표준 오류가 낮아야한다고 생각합니까?
또한 Intercept 추정값은 Lower 및 Upper CL을 벗어납니다.이 두 가지가 버그 일 수 있습니까? 또는 그러한 정보는 불량 모델을 거부하는 표시가 될 것입니다.
또한 표준 오류를 크게 줄이고 유효한 모델을 반환하는 Firth Adjusted Maximum Likelihood로 플랫폼을 실행합니다.
하지만 glm 및 brglm2 라이브러리 [glmPoisson_firth <- glm(Y ~ mod + offset(Log.Time.), data = data, family = poisson(link = "log"), method = "brglmFit ", 유형 = "AS_mean")]. 모수 추정치와 표준 오차는 동일하지만 JMP R과 달리 mod 변수가 중요하지 않음을 보여줍니다(R p-값 0.10 대 JMP p-값 0.0062). 차이점이 어디에서 오는지 설명할 수 있습니까?
문안 인사,
Ceg1
우도비 검정(LRT)은 표준 오차를 기반으로 하지 않습니다. 모델에 이 항을 추가하는 것과 관련된 카이제곱을 기반으로 합니다.
절편의 추정치인 -17.6756은 명시된 신뢰 구간인 -178.3917~-9.458 내에 있습니다.
R 함수는 정상적인 오류와 알려진 분산을 가정하는 Z 검정을 사용합니다. JMP는 더 나은 적용 범위를 제공하는 LRT를 사용하고 있습니다.
