Poisson模型的故障 - 整数

问题描述：

我在使用泊松模型运行对数回归模型时遇到了问题。我应该如何防止这个警告信息？这也是我第一次使用泊松，所以我真的不知道该怎么做。非常感谢Poisson模型的故障 - 整数

sardegnalog.lm <-glm(log1p(fulldata[381:400,1])~log1p(fulldata[381:400,2])+log1p(fulldata[381:400,3])+log1p(fulldata[381:400,4])+log1p(fulldata[381:400,8]), family="poisson") 
Warning messages: 
1: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 8.868132 
2: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 9.885069 
3: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 9.410911 
4: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 7.876259 
5: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 11.826326 
6: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 9.632728 
7: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 9.872616 
8: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 6.899723 
9: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 9.027379 
10: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 16.733528

Call: 
glm(formula = log1p(fulldata[381:400, 1]) ~ log1p(fulldata[381:400, 
2]) + log1p(fulldata[381:400, 3]) + log1p(fulldata[381:400, 
4]) + log1p(fulldata[381:400, 8]), family = "poisson") 

Deviance Residuals: 
Min  1Q Median  3Q  Max 
-3.267 -2.082 -1.093 1.085 3.123 

Coefficients: 
         Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)  
(Intercept)     -17.5129  5.2594 -3.330 0.000869 *** 
log1p(fulldata[381:400, 2]) 1.3144  0.4632 2.838 0.004544 ** 
log1p(fulldata[381:400, 3]) 0.7884  0.2384 3.307 0.000944 *** 
log1p(fulldata[381:400, 4]) -0.1477  0.2613 -0.565 0.571836  
log1p(fulldata[381:400, 8]) -0.7765  0.2960 -2.623 0.008715 ** 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1) 

Null deviance: 144.602 on 19 degrees of freedom 
Residual deviance: 80.231 on 15 degrees of freedom 
AIC: Inf 

Number of Fisher Scoring iterations: 6

它给你一个警告，因为泊松分布只支持非负整数。 – James

那么，如果我没有非负整数，我不能使用泊松分布？ –

你应该更多地解释你在做什么（为什么你想使用泊松回归？）。这个问题可能更适合于[CrossValidated]（http://stats.stackexchange.com） –

答

这是很难确定，因为你没有足够明确的有关模型，但它看起来像你需要简单地砸在了log1p公式的左手边; Poisson glm默认具有日志链接功能（但您不需要添加1，因为它是平均值，而不是将数据转换为线性预测器的比例）。

虽然你仍然需要它。

好吧，我做到了，现在看来工作！万分感谢：） –

Poisson模型的故障 - 整数

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