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考虑以下：

foo = 1:10
bar = 2 * foo
glm(bar ~ foo, family=poisson)

我得到结果

Coefficients:
(Intercept)          foo  
     1.1878       0.1929  

Degrees of Freedom: 9 Total (i.e. Null);  8 Residual
Null Deviance:      33.29 
Residual Deviance: 2.399    AIC: 47.06

从this page的解释来看， foo 的系数似乎应该是log(2)，但事实并非如此。

更一般地说，我认为这个输出应该意味着lambda = 1.187 + .1929 * foolambda 是泊松分布的参数，但这似乎与数据不符。

我应该如何解释这个回归的输出？

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泊松模型是乘法的。这就是说，作为某种平均过程的结果，顺序中增加 1（foo预测器中的增量）将与范围 seq(2, 20, by 2) 中相邻偶数的比率相关联) 即 exp(0.1929)。我不认为预测很好，但是当你查看可能的值时，还不错。

> exp(0.1929)
[1] 1.212762

> seq(4,20,by=2)/seq(2,18,by=2) 
[1] 2.000000 1.500000 1.333333 1.250000 1.200000 1.166667 1.142857 1.125000 1.111111 
> mean( (2:11)/(1:10) )
[1] 1.292897
于 2013-02-17T21:14:54.360 回答