Začněte nyníZačněte zdarma

Poissonova regrese

Poissonova regrese je dalším typem GLM. Pracuje s celými čísly nebo počty (tj. 0, 1, 2, 3, …). V určitých situacích může být Poissonova regrese výkonnější než lineární model nebo „gaussovská" regrese – například při detekci statisticky významných trendů.

V tomto cvičení sestavíš lineární regresi pomocí funkce lm() a Poissonovu regresi pomocí glm().

Objekty x a y jsou v R již načteny.

Toto cvičení je součástí kurzu

Hierarchické a smíšené modely s náhodnými efekty v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Sestav lm(), kde je y predikováno proměnnou x, a vypiš souhrn výsledků.
  • Sestav glm(), kde je y predikováno proměnnou x s distribučním rodinným parametrem "poisson", a vypiš souhrn do terminálu.
  • Porovnej odhadované koeficienty obou modelů a všimni si, že statisticky významné odhady pro x produkuje pouze glm().

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Fit the linear model
summary(lm(___))

# Fit the generalized linear model
summary(glm(___, family = "___"))
Upravit a spustit kód