我找不到很多关于如何绘制 Poisson 回归的置信区间和预测区间的信息（例如glm()）。有哪些方法可以计算此类间隔（通常，尤其是泊松回归）？Bootstrap 会是个好主意吗？
感谢您的帮助。
对编辑感到抱歉。以前这可能更像是一个R问题。
R：glm（...，family=poisson）绘制置信区间和预测区间
机器算法验证
r
置信区间
泊松回归
预测区间
2022-03-27 16:51:16
1个回答
R的预测应该能够为GLM做一个置信区间，但绝对不会做一个预测区间——这里有一个潜在的统计问题，我将在这个答案中讨论。
i) 对于某些 GLM，甚至尝试做 PI 也没有意义 - 考虑使用 0/1 响应的逻辑回归，并假设您想要说 95% 的 PI。在 E(Y) 不是非常接近 0 或 1 的任何地方，预测区间都必须包括所有 0 到 1，并且当 E(Y) 非常接近 0 或 1 时，区间退化为一个点。
ii) 对于许多其他 GLM，没有现成的分析预测区间。例如，通常没有像正常情况下那样预测的关键量。泊松就是其中之一。
许多论文已经研究了在某些情况下获得近似预测间隔的方法，并且还有诸如自举之类的选项，但是由于我提到的那些问题，R 的 GLM 中没有预测间隔。
[要生成均值的 CI，请参阅?predict.glm；predict(fit, type="response", se.fit=TRUE)将给出平均值和标准误差，可用于获得近似（渐近）区间。或者，您可以使用默认值type="link"并为此转换间隔。]