スレッドが長大になっておりますので,新たにこのスレッドから始めて下さい。最後の記事を再録しておきます。同じ.つまり,推定されたパラメータから算出されるのは単位面積当たりの個体数であり,それに面積をかければ,そこに生息する個体数になるということです.そういうことなのですね。非常にわかりやすい式の展開ありがとうございました。bx+cと比較して,exp()がついている分だけ密度を正解に推定できているということなのでしょうか。いる分布が違うので,その違いを反映しているだけで,両方の式から算出される密度は全く一緒になってしまうのでしょうか。ご意見宜しくお願い致します。18:52しばらく不在にしており,返信が遅くなり申し訳ありませんでした。>重回帰分析と一般化線形モデル(ポアソン回帰)では,従属変数の分布の仮定だけではなく,パラメータの推定方法も異なるので,推定されるパラメータは同じ値にはなりません.やはりそうですよね。重回帰分析とポアソン回帰では,全く違うモデルが構築されると考えて良いですよね。ここでいったん整理します。用いたポアソン回帰が考えられます。仮定」と「パラメータの推定方法」が大きく異なるので,構築されるモデルは当然異なることとなります。今回の事例では,offset項を用いたポアソン回帰の方がより適した解析方法と考えられます。その理由としては,魚の生息数(捕獲数)は離散値なので,もともとポアソン分布に従うデータであることがあげられます。)」ので,やはりoffset項を用いたポアソン回帰の方がより適した解析となります。/面積)のわり算をした場合,具体的にはどのような問題が生じるのでしょうか。数項として取り扱う),それらの問題の解決方法にはどのような関連があるのでしょうか。時間が空いてしまいましたが,この記事に立ち寄られたることがありましたら,コメントなどをお願い致します。