Prever poisson GLM com deslocamento

Sei que essa é provavelmente uma pergunta básica ... Mas não acho a resposta.

Estou ajustando um GLM com uma família Poisson e tentei dar uma olhada nas previsões, no entanto, o deslocamento parece ser levado em consideração:

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")

Recebo casos, não taxas ...

Eu tentei tambem

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

com os mesmos resultados. No entanto, quando prevejo pelo GAM, usando mgcv, as previsões consideram o deslocamento (recebo taxas).

Estou faltando alguma coisa?

r generalized-linear-model prediction offset

— Sandra
fonte

Por favor, não faça postagens cruzadas aqui e nas listas de ajuda-r ... e se você fosse postar em um fórum stackoverflow / stackexchange, acho que o SO seria melhor (essa é uma pergunta técnica R, não uma pergunta sobre estatísticas ...)

— Ben Bolker

É correto que você obtenha casos em vez de taxas, pois está prevendo casos. Se você deseja obter as taxas, deve usar o método de previsão em um novo conjunto de dados com todas as colunas iguais a dados, mas a coluna de população idêntica a 1, para ter log (população) = 0. Nesse caso, você obterá o número de casos de uma unidade da população, ou seja, a taxa.

— Giorgio Spedicato
fonte

Obrigado por me responder. Não acho estranho prever casos, apenas pensei que estava faltando alguma coisa para definir a previsão de taxas (casos / população). Como nos GAM's, não precisei adicionar mais nada para prever (casos / população).

— 1600 Sandra