Generieren Sie Datenproben aus der Poisson-Regression

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Ich habe mich gefragt, wie Sie Daten aus einer Poisson-Regressionsgleichung in R generieren würden. Ich bin irgendwie verwirrt, wie ich das Problem angehen soll.

Wenn ich also annehme, dass wir zwei Prädiktoren und die auf $X_1$ $X_2$ $N(0,1)$ . Und der Achsenabschnitt ist 0 und beide Koeffizienten sind gleich 1. Dann lautet meine Schätzung einfach:

\log (Y) = 0 + 1 \cdot X_{1} + 1 \cdot X_{2}

$\log(Y) = 0+ 1\cdot X_1 + 1\cdot X_2$

Aber sobald ich log (Y) berechnet habe - wie kann ich auf dieser Grundlage Poisson-Zählungen generieren? Was ist der Ratenparameter für die Poisson-Verteilung?

Wenn jemand ein kurzes R-Skript schreiben könnte, das Poisson-Regressions-Samples generiert, wäre das großartig!

r regression poisson-distribution simulation

— Michael
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Das Poisson-Regressionsmodell geht von einer Poisson-Verteilung für aus $Y$ und nutzt die $\log$ Link-Funktion. Also für eine einzige erklärende Variable $x$ , es wird angenommen dass $Y \sim P(\mu)$ (damit $E(Y) = V(Y) = \mu$ ) und das $\log(\mu) = \beta_0 + \beta_1 x$ . Das Generieren von Daten nach diesem Modell ist einfach. Hier ist ein Beispiel, das Sie an Ihr eigenes Szenario anpassen können.

>   #sample size
> n <- 10
>   #regression coefficients
> beta0 <- 1
> beta1 <- 0.2
>   #generate covariate values
> x <- runif(n=n, min=0, max=1.5)
>   #compute mu's
> mu <- exp(beta0 + beta1 * x)
>   #generate Y-values
> y <- rpois(n=n, lambda=mu)
>   #data set
> data <- data.frame(y=y, x=x)
> data
   y         x
1  4 1.2575652
2  3 0.9213477
3  3 0.8093336
4  4 0.6234518
5  4 0.8801471
6  8 1.2961688
7  2 0.1676094
8  2 1.1278965
9  1 1.1642033
10 4 0.2830910

— Ocram
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Wenn Sie einen Datensatz generieren möchten, der perfekt zum Modell passt, können Sie Folgendes tun R:

# y <- exp(B0 + B1 * x1 + B2 * x2)

set.seed(1234)

B0 <-  1.2                # intercept
B1 <-  1.5                # slope for x1
B2 <- -0.5                # slope for x2

y <- rpois(100, 6.5)

x2 <- seq(-0.5, 0.5,,length(y))
x1 <- (log(y) - B0 - B2 * x2) / B1

my.model <- glm(y ~ x1 + x2, family = poisson(link = log))
summary(my.model)

Welches gibt zurück:

Call:
glm(formula = y ~ x1 + x2, family = poisson(link = log))

Deviance Residuals: 
       Min          1Q      Median          3Q         Max  
-2.581e-08  -1.490e-08   0.000e+00   0.000e+00   4.215e-08  

Coefficients:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)  1.20000    0.08386  14.309  < 2e-16 ***
x1           1.50000    0.16839   8.908  < 2e-16 ***
x2          -0.50000    0.14957  -3.343 0.000829 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)

    Null deviance: 8.8619e+01  on 99  degrees of freedom
Residual deviance: 1.1102e-14  on 97  degrees of freedom
AIC: 362.47

Number of Fisher Scoring iterations: 3

— Mark Miller
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