応答の分布、リンク関数、変量効果の項の共分散パターンを指定できます。スクリプトを開く標本データを読み込みます。工場を操業している製造企業から取得しており、各工場が完成品の生産のためにバッチ処理を実行しています。同社は各バッチの欠陥数を減少させるために新たな製造プロセスを開発しました。件の工場を無作為に選びました。工場では旧プロセスの実行を続けます。実行し以下のデータを記録しました。(time)バッチの温度。時間の標準プロセスから得られる時間と温度の絶対偏差をそれぞれ表します。別にグループ化された切片の変量効果項を含めます。ポアソン分布であり、このモデルの適切なリンク関数は対数です。係数の予測にラプラス近似メソッドを使用します。実行されたバッチで観測された欠陥数です。対応する欠陥の平均数です。対応する各変数の測定値です。処理中に新プロセスが使用されたかどうかを示します。加工化学薬品を供給したかどうかを示します。'DummyVarCoding','effects');モデルを表示します。あることもわかります。ウィルキンソンの表記法によるモデル仕様を示します。表はモデルの適合度の評価に使用された統計を表します。信頼区間を返したことを示します。行が含まれ、各列にはその予測子に対応する統計が含まれます。係数の標準誤差が含まれます。統計量が含まれています。信頼区間の下限と上限がそれぞれ表示されます。(20)、共分散パラメーターの型および推定値が含まれます。返されることを示します。