Regressão de Poisson

Uma regressão de Poisson é outro tipo de GLM. Ela exige números inteiros ou dados de contagem (ou seja, 0, 1, 2, 3, …). Em algumas situações, uma regressão de Poisson pode ser mais poderosa (por exemplo, para detectar tendências estatisticamente significativas) do que um modelo linear ou uma regressão "Gaussiana".

Neste exercício, vamos construir uma regressão linear usando a função lm() e uma regressão de Poisson usando glm().

Os objetos x e y já estão carregados no R para você.

Este exercicio faz parte do curso

Modelos Hierárquicos e de Efeitos Mistos em R

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Instruções do exercicio

Construa um lm() em que y é previsto por x e depois imprima o summary.
Construa um glm() em que y é previsto por x com a função de distribuição "poisson" e depois imprima o summary no terminal.
Examine as estimativas dos coeficientes de cada um e repare como apenas o glm() produz estimativas estatisticamente significativas para x.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

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

# Fit the generalized linear model
summary(glm(___, family = "___"))

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