Prevedere il poisson GLM con offset

So che questa è probabilmente una domanda di base ... Ma non sembra trovare la risposta.

Sto adattando un GLM con una famiglia Poisson, quindi ho cercato di dare un'occhiata alle previsioni, tuttavia l'offset sembra essere preso in considerazione:

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")

Ottengo casi non tariffe ...

Ci ho provato anche io

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

con gli stessi risultati. Tuttavia, quando prevedo da GAM, usando mgcv, le previsioni considerano l'offset (ottengo i tassi).

Mi manca qualcosa?

r generalized-linear-model prediction offset

— sandra
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Ti preghiamo di non postare qui e negli elenchi r-help ... e se avessi intenzione di postare su un forum stackoverflow / stackexchange, penso che SO sarebbe meglio (questa è una domanda R tecnica, non una domanda sulle statistiche ...)

— Ben Bolker,

È corretto ottenere casi anziché tariffe poiché si prevedono casi. Se si desidera ottenere le tariffe, è necessario utilizzare il metodo predict su un nuovo set di dati con tutte le colonne uguali ai dati ma la colonna della popolazione identicamente uguale a 1, quindi per avere log (populaton) = 0. In questo caso otterrai il numero di casi di un'unità di popolazione, ovvero il tasso.

— Giorgio Spedicato
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Grazie per avermi risposto. Non trovo strano per prevedere i casi, ho solo pensato che mi mancava qualcosa per impostare la previsione per i tassi (casi / popolazione). Dal momento che in GAM non ho dovuto aggiungere altro per prevedere (casi / popolazione).

— Sandra,