Ofset ile GLM poissonunu tahmin edin

Bunun muhtemelen temel bir soru olduğunu biliyorum ... Ama cevabı bulamıyorum.

Ben bir Poisson ailesi ile bir GLM takıyorum ve daha sonra tahminlere bir göz atmaya çalıştım, ancak ofset dikkate alınmış gibi görünüyor:

model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003),
offset=(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson())

predict (model_glm, type="response")

Oranları değil davaları alıyorum ...

Ben de denedim

model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003)+
offset(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson())

aynı sonuçlarla. Ancak mgcv kullanarak GAM'den tahmin ettiğimde, tahminler ofseti dikkate alır (oranları alırım).

Bir şey mi eksik?

Olguları tahmin ettiğiniz için oranlar yerine vakalar almanız doğrudur. Oranları elde etmek istiyorsanız, tüm sütunları verilere eşit, ancak nüfus sütunu 1'e eşit olan yeni bir veri kümesinde tahmin yöntemini kullanmalısınız, böylece log (populaton) = 0 olmalıdır. Bu durumda, bir birim nüfusun vaka sayısını, yani oranı alırsınız.