ポアソン回帰の係数を解釈する

前の演習で学習したモデル model を使って、係数の解釈と、応答の平均に対する乗法的な影響を確認しましょう。

乗法効果は \(exp(\beta_1)\) で計算することを思い出してください。

質問

前の演習で当てはめたモデルを使って、width 変数の係数はどのように解釈するのが正しいでしょうか？

.summary() を使ってモデル結果を表示して確認してください。

モデルは model として保存されています。

推定値 \(\beta_1\) が正の場合、応答の平均への影響は \(exp(\beta_1)\) 倍だけ大きくなります（\(x=0\) のときと比べて）。

width の値は0になりえないため、関係性は判断できません。

推定値 \(\beta_1\) が負の場合、応答の平均への影響は \(exp(\beta_1)\) 倍だけ小さくなります（\(x=0\) のときと比べて）。