решение для ожидаемой величины пуассоновской регрессии - PullRequest
0 голосов
/ 11 февраля 2019

У меня есть количество дорожек, бегущих в мозге между каждой парой областей мозга, помеченных как Sij.У меня также есть расстояние между треками между каждой парой регионов, помеченных как gij.i и j представляют каждую область мозга.

Так, например, это если файл:

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

Я пытаюсь отрегулировать смещение для значений gij, которые падают ниже расстояния 12 с помощью пуассонарегрессионная модель.

Что я пытаюсь сделать, это решить получить альфа0 и альфа1, учитывая эту пуассоновскую модель с функцией лог-ссылки:

log(μ(Sij|gij))=α0+α1gij

Но проблема здесь в том, что я неНе уверены, как найти это значение: μ (Sij | gij), которое эквивалентно называется ожидаемым значением E (x).

Я думал об этом, это код r:

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

но я понимаю, что из этого я получу альфа0 и альфа1, но я не уверен, какчтобы получить ожидаемое значение

1 Ответ

0 голосов
/ 11 февраля 2019

есть команда для ожидаемого значения, которое является средневзвешенным значением:

weighted.mean(Sij, gij)
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...