Прогнозуйте GLM poisson зі зміщенням

Я знаю, що це, мабуть, основне питання ... Але я, здається, не знаходжу відповіді.

Я підходив до ГМ з родиною Пуассона, а потім намагався ознайомитись з прогнозами, однак зміщення, здається, враховується:

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")

Я отримую випадки не ставки ...

Я також спробував

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

з однаковими результатами. Однак, коли я прогнозую GAM, використовуючи mgcv, прогнози вважають зрушенням (я отримую ставки).

Я щось пропускаю?

Правильно вам отримувати справи замість ставок, оскільки ви прогнозуєте випадки. Якщо ви хочете отримати показники, слід скористатися методом прогнозування для нового набору даних, у якому всі стовпці рівні даним, але стовпець сукупності однаково дорівнює 1, тому журнал (populaton) = 0. У цьому випадку ви отримаєте кількість випадків однієї одиниці населення, тобто показник.