用于诊断和假设的泊松回归测试

Question

您能帮助我使用 R 中的代码来绘制泊松回归假设的诊断和测试吗？

如果您能帮助我绘制修正泊松回归假设的诊断和测试（具有二元结果和稳健估计量的泊松回归），我也将不胜感激

我想检查线性度 共线性 异常值和影响点 绘制残差

Answer 1

performance::check_model()

和

DHARMa::simulateResiduals()

可能是您最好的选择。

使用普鲁士军队中因马踢死亡的著名数据集：

library(pscl)
library(performance)
library(DHARMa)


g1 <- glm(y ~ year + corp, family = poisson, data = prussian)

(p1 <- performance::check_model(g1))
ggplot2::ggsave("poisreg1.png")

与

DHARMa

：

png("poisreg2.png")
plot(simulateResiduals(g1))
dev.off()