01:54#julia「データ解析のための統計モデリング入門」の第3章です。前回の確率分布と統計モデルの最尤推定の続きです。個体を調査して得られた、個体ごとの種子数のデータの分析をします。\}i∈{51,52,...,100})には肥料を加える処理をほどこしています。今回もダミーのデータを作ります。大きくなる傾向が見て取れます。影響があるのか無いのか微妙な感じがします。yticks=0:2:16)CT246810121416ポアソン回帰の統計モデル前回の記事でカウントデータはポアソン分布を使って表現できることを確認しました。今回のデータも種子数を数えたカウントデータ、ということになっているので、ポアソン分布で表現できそうです。依存する統計モデルについて考えてみます。非負の値になっていることが分かります。どのような値でも自動的にこの条件が守られて都合がよさそうです。predictor)と呼ばれます。function)と呼びます。function)です。リンク関数はモデルごとによく使われるものがある程度決まっていて、前述の理由からポアソン回帰ではたいていは対数リンク関数が使われます。最尤推定値を簡単に求めることができます。実行したときと対応しています。statistics)です。詳しくは書籍を参照してください。予測をしてみると、若干の右肩上がりのグラフが得られました。