Poisson对数线性模型的拟合

Question

我考虑过2比2表，数据是关于学生在跑步前后的脉搏率。我考虑了Ran（是/否）对抗PulseBefore和PulseAfter并制作了列联表。我安装了一个泊松对数线性模型并得到了这样的输出。

inde<-glm(dat$Ran1~dat$Pulse1+dat$Pulse2,family=poisson)
inde

Call:  glm(formula = dat$Ran1 ~ dat$Pulse1 + dat$Pulse2, family = poisson)

Coefficients:
(Intercept)   dat$Pulse1   dat$Pulse2  
   -2.09795     -0.02745      0.02968  

Degrees of Freedom: 108 Total (i.e. Null);  106 Residual
Null Deviance:      79.37 
Residual Deviance: 37.21        AIC: 135.2

这是对的吗？

Answer 1

1. 在我看来，尝试预测脉搏率的变化会更有意义。

2. 如果你真的 希望将Ran视为响应变量，那么它是0/1，因此泊松计数不是明显的选择 - 二项式模型（逻辑回归）使更有意义。