オフセットでGLMポアソンを予測

これはおそらく基本的な質問だと思います...しかし、私は答えを見つけられないようです。

私はGLMをポアソンファミリに適合させてから、予測を確認しようとしましたが、オフセットが考慮されているようです。

model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003),
offset=(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson())

predict (model_glm, type="response")

レートではなくケースが表示されます...

私も試しました

model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003)+
offset(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson())

同じ結果。ただし、mgcvを使用してGAMから予測する場合、予測ではオフセットを考慮します（レートを取得します）。

何か不足していますか？

ケースを予測しているため、レートの代わりにケースを取得することは正しいことです。レートを取得する場合は、すべての列がdataに等しいが、population列は1に等しい新しいデータセットでpredictメソッドを使用して、log（populaton）= 0にする必要があります。この場合、人口の1単位のケース数、つまり率を取得します。