估计参数 lambda

在视频中，您学习了如何使用对数链接函数，将参数的线性组合用于定义如下形式的Poisson 回归模型：

$$ log(\lambda)=\beta_0+\beta_1x_1 $$

为了得到以 lambda 表示的响应函数，我们对模型函数取指数，得到：

$$ \lambda=E(y)=exp(\beta_0 + \beta_1x_1) $$ $$ \lambda=E(y)=exp(\beta_0) \times exp(\beta_1x_1) $$

在本练习中，您将使用该形式，对马蹄蟹数据计算雌蟹宽度对应的均值 (y) 的估计。

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