本示例使用 Poisson 回归对来自筑巢的马蹄蟹研究的计数数据建模。每个雌性螃蟹的巢里住着一个雄性螃蟹。该研究调查是否有其他雄性（称为伴侣）住在附近。数据表 CrabSatellites.jmp 包含一个列出雄性伴侣数的响应变量，以及说明雌性螃蟹的颜色、脊情况、重量和壳宽的变量。您想关注的是伴侣数和描述雌性螃蟹的变量之间的关系。
|
1.
|
|
2.
|
选择分析 > 拟合模型。
|
|
3.
|
|
4.
|
|
5.
|
从“特质”列表中选择广义线性模型。
|
|
6.
|
从“分布”列表中选择 Poisson。
|
|
7.
|
点击运行。
|
图 12.2 螃蟹伴侣结果
“整体模型检验”显示完整模型和简化模型的对数似然差值为 41.6。“概率>卡方”值等价于整体模型 F 检验的 p 值。p 值小于 0.0001 指示模型在整体上是显著的。报表还包含校正的 Akaike 信息准则 (AICc) 值 921.7613。该值可以与其他模型进行比较以确定数据的最佳拟合模型。AICc 值越小说明拟合模型越好。
“效应检验”报表还显示分类变量颜色是显著的。颜色具有四个水平：Light Med、Medium、Dark Med 和 Dark。前三个水平的参数估计值显示在“参数估计值”表中。Dark 的参数估计值是前三个水平的参数估计值之和的负数。
|
8.
|
从“广义线性模型”红色小三角菜单中，选择刻画器 > 刻画器。
|
图 12.3 伴侣数的“预测刻画器”
