广义线性模型里面谈到的,glm 因变量 [自变量] [,分布型选择项 联接函数选择项 其他选择项]
Poisson 回归模型 Poisson 分布常用于描述计数资料的分布特征
Poisson 回归模型常用于单位时间,单位面积,单位空间内某事件发生数的影响因素分析。
在广义线性模型中对符合Poisson 分布的应变量,联接函数一般取为自然对数
glm命令拟合Poisson回归模型的一般形式为:
glm 因变量 [自变量],family(poisson) link(log) [ln]offset(变量名)
实际上对于符合Poisson 回归模型的数据,STATA 官方推荐使用poisson 命令来分析。其一般形式为:
possion 因变量 [自变量] [,选择项]
选择项有:
offset(varname) /* 指定暴露变量的对数形式。
exposure(varname) /* 指定暴露变量
noconstant /* 指定模型中不变化常数项
offset 选项与exposure 选项的作用都是指定暴露变量。若指定offset,则暴露变量应取对数
形式;若指定exposure,则暴露变量不作变换。两者殊途同归,但只选其一。
上面简单的摘录的陈峰老师写的《现代医学统计方法与Stata应用_第二版》的第十七章的第四节里面的内容,如果不是很清楚请在论坛上找找陈老师的pdf
第二版的,对第十七章的几个章节都看看吧,第二版PDF文件的234页里,是17.4,
226页是第十七章的开头。