অফসেট সহ জিএলএম পোয়েসন অনুমান করুন

Question

আমি জানি এটি সম্ভবত একটি প্রাথমিক প্রশ্ন ... তবে আমি উত্তর খুঁজে পেয়েছি বলে মনে হয় না।

আমি একটি পয়সন পরিবারের সাথে একটি জিএলএম ফিট করছি, এবং তারপরে ভবিষ্যদ্বাণীগুলি একবার দেখার চেষ্টা করেছি, তবে অফসেটটি বিবেচনায় নেওয়া হবে বলে মনে হচ্ছে:

model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003),
offset=(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson())

predict (model_glm, type="response")

আমি মামলার হার না পেয়ে পাই ...

আমি চেষ্টাও করেছি

model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003)+
offset(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson())

একই ফলাফল সঙ্গে। তবে আমি যখন জিএএম থেকে ভবিষ্যদ্বাণী করি, এমজিসিভি ব্যবহার করে, পূর্বাভাসগুলি অফসেট বিবেচনা করে (আমি হারগুলি পাই)।

আমি কিছু মিস করছি?

Comments

দয়া করে এখানে এবং আর-সহায়তা তালিকাগুলি ক্রস পোস্ট করবেন না ... এবং আপনি যদি স্ট্যাকওভারফ্লো / স্ট্যাকেক্সচেঞ্জ ফোরামটিতে পোস্ট করতে যাচ্ছিলেন তবে আমার ধারণা এসও আরও ভাল হবে (এটি একটি প্রযুক্তিগত প্রশ্ন, কোনও পরিসংখ্যানের প্রশ্ন নয়) ...)

— বেন বোলকার 16

Answer 1

আপনি মামলার পূর্বাভাস দিচ্ছেন বলে হারের পরিবর্তে মামলাগুলি পাওয়া আপনার পক্ষে সঠিক। আপনি যদি হারগুলি পেতে চান তবে আপনার একটি নতুন ডেটা সেটে পূর্বাভাস পদ্ধতিটি ব্যবহার করা উচিত যা সমস্ত কলামের সাথে ডেটা সমান হয় তবে জনসংখ্যা কলামটি সমানভাবে 1 এর সমান হয়, যাতে লগ (পপুলটন) = 0 থাকে। এক্ষেত্রে আপনি জনসংখ্যার এক ইউনিটের মামলার সংখ্যা পাবেন, যেমন হার rate

Comments

আমাকে উত্তর দেওয়ার জন্য ধন্যবাদ। কেসগুলির পূর্বাভাস দেওয়া আমার পক্ষে অদ্ভুত লাগে না, আমি কেবল ভেবেছিলাম হারের জন্য পূর্বাভাস (কেস / জনসংখ্যা) নির্ধারণ করার জন্য আমি কিছু মিস করছি। গ্যামের যেহেতু এর পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আমাকে আর কিছু যুক্ত করতে হয়নি (মামলা / জনসংখ্যা)।

— সান্দ্রা