求解期望值泊松回归答案

【问题标题】：solving for expected value poisson regression求解期望值泊松回归
【发布时间】：2019-07-05 03:30:10
【问题描述】：

我有在标记为 Sij 的每对大脑区域之间在大脑中运行的轨道数量。我还有每对标记为 gij 的区域之间的轨道距离。 i 和 j 代表每个大脑区域。

例如这个 if 文件：

Sij    gij
331     15.2
428     11.1
797     45
313     54
142     12

我正在尝试使用泊松回归模型调整低于 12 距离的 gij 值的偏差。

我正在尝试做的是在给定具有日志链接功能的泊松模型的情况下求解得到 alpha0 和 alpha1：

log(μ(Sij|gij))=α0+α1gij

但这里的问题是我不确定如何找到这个值：μ(Sij|gij)，它等效地称为期望值 E(x)。

我正在考虑这样做是 r 代码：

summary(m1 <- glm(Sij$file ~ gij$file, family=poisson(link=log), data=p))

但我的理解是，从中我会得到 alpha0 和 alpha1，但我不确定如何获得预期值

【问题讨论】：

【解决方案1】：

有一个命令，用于期望值，即加权平均值：

weighted.mean(Sij, gij)

【讨论】：