Я знаю, что это, вероятно, основной вопрос ... Но я, кажется, не могу найти ответ.
Я подгоняю GLM к семейству Пуассонов, а затем попытался взглянуть на прогнозы, однако смещение, похоже, принимается во внимание:
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")
Я получаю случаи, а не ставки ...
Я пробовал также
model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003)+
offset(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson())
с такими же результатами. Однако, когда я прогнозирую из GAM, используя mgcv, прогнозы учитывают смещение (я получаю показатели).
Я что-то упустил?
Ответы:
Правильно, что вы получаете дела вместо ставок, так как вы предсказываете случаи. Если вы хотите получить показатели, вы должны использовать метод прогнозирования для нового набора данных, в котором все столбцы равны данным, но столбец совокупности идентично равен 1, поэтому log (populaton) = 0. В этом случае вы получите количество случаев на одну единицу населения, то есть показатель.
источник