where b is a vector of regression p

where b is a vector of regression parameters to be estimated. Furthermore, it is
assumed that yi is Poisson distributed having expectation E(exp(x′
ib)). The Poisson
regression model can be fitted by maximizing its loglikelihood function, which is
often done by an iteratively reweighted least squares algorithm. Besides the model
parameters bkℓ, also standard errors σkl can be derived by this algorithm.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่ b เป็นเวกเตอร์ของพารามิเตอร์การถดถอยที่จะประเมิน นอกจากนี้ มันเป็นสันนิษฐาน yi ที่เป็นปัวกระจายมีความคาดหวัง E (exp (x′ib)) แบบปัวซองแบบจำลองถดถอยสามารถติดตั้ง โดยเพิ่มฟังก์ชันของ loglikelihood ซึ่งเป็นมักจะกระทำ โดยอัลกอริทึมการกำลังสองน้อยสุด reweighted ซ้ำ ๆ นอกจากรูปแบบพารามิเตอร์ bkℓ นอกจากนี้มาตรฐานข้อผิดพลาด σkl สามารถได้รับมา โดยอัลกอริทึมนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โดยที่ B คือเวกเตอร์ของพารามิเตอร์การถดถอยที่จะประมาณ นอกจากนี้ยังมีการ
สันนิษฐานว่าเป็นยี่ Poisson กระจายมีความคาดหวังของอี (ประสบการณ์ (x '
IB)) Poisson
แบบการถดถอยสามารถติดตั้งได้โดยการเพิ่มฟังก์ชั่นของ loglikelihood ซึ่งเป็นที่
มักจะทำโดยขั้นตอนวิธีกำลังสองน้อยที่สุด reweighted ซ้ำ นอกจากนี้รูปแบบ
พารามิเตอร์bkℓยังข้อผิดพลาดมาตรฐานσklสามารถจะได้มาโดยวิธีนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ B เป็นเวกเตอร์ของพารามิเตอร์การถดถอยจะประมาณ นอกจากนี้
สันนิษฐานว่าอีปัวซงกระจายมีความคาดหวัง E ( exp ( x
IB นั้น ) ) 500
และแบบจำลองการถดถอยสามารถติดตั้งโดยการเพิ่มฟังก์ชัน loglikelihood ของมัน ซึ่งมักจะทำโดยการใช้ซ้ำ
reweighted อย่างน้อย . นอกจากนี้รูปแบบของℓ
BK ,นอกจากนี้มาตรฐานข้อผิดพลาดσ KL สามารถจะได้มาโดยวิธีนี้