Hồi quy Poisson
Hồi quy Poisson là một dạng GLM khác. Mô hình này yêu cầu dữ liệu nguyên hoặc dữ liệu đếm (ví dụ: 0, 1, 2, 3, …). Trong một số tình huống, hồi quy Poisson có thể mạnh hơn (ví dụ: phát hiện xu hướng có ý nghĩa thống kê) so với mô hình tuyến tính hay hồi quy "Gaussian".
Trong bài tập này, bạn sẽ xây dựng một hồi quy tuyến tính dùng hàm lm() và một hồi quy Poisson dùng glm().
Các đối tượng x và y đã được nạp sẵn vào R cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình phân cấp và hiệu ứng hỗn hợp trong R
Hướng dẫn bài tập
- Xây dựng một
lm()trong đóyđược dự đoán bởix, rồi in phần tóm tắt. - Xây dựng một
glm()trong đóyđược dự đoán bởixvới hàm phân phối"poisson", rồi in phần tóm tắt ra terminal. - Xem các ước lượng hệ số của mỗi mô hình và lưu ý rằng chỉ
glm()tạo ra ước lượng choxcó ý nghĩa thống kê.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Fit the linear model
summary(lm(___))
# Fit the generalized linear model
summary(glm(___, family = "___"))