我有一个数据集，其中包含使用一种方法（PIROP_Count）计数的鸟的数量以及使用另一种方法计数的鸟的数量，其中每5分钟始终检测到较少的鸟类（ECSAS_Count）调查。我的数据集还记录了每次调查期间的Weather和SeaState。我试图通过使用glm.nb()使ECSAS / PIROP计数的比率适合具有负二项式分布的广义线性模型，但是对于考虑响应变量必须为非负整数的方法，我感到困惑。有人建议使用补偿项，但我不清楚背景数据和代码，并希望有人能阐明我应该如何进行。
glm_birds = glm.nb(ECSAS_Count ~ SeaState + Weather, offset(PIROP_Count), data = df_test)
summary(glm_kitchen.sink)
此功能是否正确使用？如果是这样，为什么它在我的摘要中显示为weights = offset（PIROP_Count）？