r - 没有线性预测器的泊松 GLM 模型

Question

我正在尝试在 R 中运行代码（我对此很陌生），并且我得到了一个非常大的数据集，我需要使用它来拟合泊松 glm，例如 log(mu) = B0 +B1x1。设 Yi 为对象 i 的响应计数，xi = 1（黑色）和 xi = 0（白色）。

该数据集可在 www.stat.ufl.edu/~aa/glm/data 找到。

我加载了数据，但我很难理解这个模型。这是我到目前为止的代码，但显然我遗漏了一些东西。

str(hdata)
head(hdata)
attach(hdata)
hfit = glm(count ~ factor(race), family = poisson(link = log))
summary(hfit)

#plot the model
par(mfrow = c(2,2))
plot(hfit)

#overdispersion test
library(AER)
dispersiontest(hfit, trafo =1)

#goodness of fit test
sum(resid(hfit, type="pearson")^2)
#pvalue
1 - pchisq(2279.873, 1306)

我需要这个模型的帮助，因为我似乎无法区分每场比赛，我认为这就是我需要做的。当我运行 hfit 的摘要时，我最终得到 -2.38 作为截距，1.73 作为 factor(race)1。AIC 为 1122。此外，当我进行过度分散测试时，我得到 c = 0.743，如果模型具有等分散性，则 c = 0。我说的对吗？谢谢

标签： rlinear-regression