wie zu verwenden predict()

Vorhersagen möchten, einen Wert, aber dieser ist eindeutig nicht die Lösung. Ich arbeite gerade an einem multiple-choice-test und 0.304... ist keine Antwort.Wie zu verwenden predict() korrekt?

library(glm2)
data(crabs)
fit= glm(Satellites~Width,data=crabs, family="poisson")
plot(Satellites~Width,data=crabs)
abline(fit)
predict(fit, newdata=data.frame(Width=c(22)))
1 
0.3042347
  • Was daran ist falsch?
  • Ich glaube nicht, dass der Wert richtig ist, da ich eine multiple-choice-derst und 0.304.. ist keine Antwort.
  • Ähmm... 22 * fit$coef[2] + fit$coef[1] gibt, was Sie geschrieben haben. Es ist die richtige. Aber klar, es ist nicht, was Sie erwartet!
  • Wert, den Sie got mit predict() log() der erwartete Wert, weil Sie aus einer Poisson-regression. Nur machen exp(Wert), um den gleichen Maßstab, wie die ursprünglichen Werte.
  • Wow, wie kann ich mir das vorstellen! @DidzisElferts sind Sie richtig! Es passt
  • Sollte eine Antwort! @DidzisElferts
  • ja, das shouls eine Antwort bu schlage ich vor, Sie ändern ein wenig deine Frage...zu ergänzen, was Sie sagte, in den Kommentaren zum Beispiel.
  • done @agstudy !
  • Nein, es sieht aus wie eine "gute" Frage.

InformationsquelleAutor Roland Kofler | 2013-02-19
  1. 12

    Funktion predict() für die Poisson-regression (für GLM im Allgemeinen) standardmäßig wird die Berechnung der Werte auf der Skala des linearen Prädiktoren, d.h. der log-Skala in diesem Fall (siehe Hilfe-Datei für predict.glm).

    predict(fit, newdata=data.frame(Width=c(22)))
        1 
0.3042347

    Um die vorhergesagten Werte auf der Skala der response-variable, sollten Sie hinzufügen argument type="response" Funktion predict().

    predict(fit, newdata=data.frame(Width=c(22)),type="response")
       1 
1.355587
    • +1!preidct sieht manchmal klobig zu verwenden! aber es ist wirklich ein tolles Arbeitstier!
    • Ich bin nicht sicher, was die Waage linearen Prädiktoren zu tun haben, mit log() obwohl... noch mehr verwirrt.
    • Sie versehen ein poisson-Modell. Als ?poisson wird Ihnen sagen, die Standard-link-Funktion der Poisson-wird das Protokoll (das zeigt sich als poisson(link = "log") in der Hilfe-Datei). "auf der Skala des linearen Prädiktor" bedeutet auf der log-Skala in diesem Kontext. Wenn dies ist völlig Fremd, Sie, es könnte hilfreich sein, zu tun, etwas mehr darüber zu Lesen Poisson-GLMs ...
    • Venables & Ripley ' s MASS Buch hat ein ganzes Kapitel der Erklärung dieses: amazon.com/Modern-Applied-Statistics-W-N-Venables/dp/0387954570
    InformationsquelleAutor Didzis Elferts
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