求解期望值泊松回归

Question

我在每对脑区域的标记SIJ之间的脑运行轨道的数量。我也有每一对标记GIJ区域之间的轨道的距离。 i和j表示每个大脑区域。

因此，举例来说，如果此文件：

Sij    gij
331     15.2
428     11.1
797     45
313     54
142     12

我试图调整为低于12的距离与泊松回归模型GIJ值的偏差。

我正在试图做的是解决获得给出日志链接功能这个泊松模型alpha0和α1：

log(μ(Sij|gij))=α0+α1gij

但这里的问题是，我不知道如何找到这个值：μ（SIJ | GIJ），这是等价称为期望值E（X）。

我在想这样做，为r的代码：

summary(m1 <- glm(Sij$file ~ gij$file, family=poisson(link=log), data=p))

但就是我的理解是，从这个我会得到alpha0和α1，但我不知道怎么去预期值

Answer 1

有一个命令，预期值，这是加权平均：

weighted.mean(Sij, gij)