用偏移量预测GLM泊松

我知道这可能是一个基本问题...但是我似乎找不到答案。

我正在为Poisson系列安装GLM，然后尝试查看预测，但是似乎确实考虑了偏移量：

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")

我得到的情况不是费率...

我也尝试过

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

结果相同。但是，当我使用mgcv从GAM进行预测时，这些预测会考虑偏移量（我得到比率）。

我想念什么吗？

因为要预测案件，所以获得案件而不是比率是正确的。如果要获取比率，则应在所有列均等于数据但总体列均等于1的新数据集上使用预测方法，以使log（populaton）= 0。在这种情况下，您将获得一个单位人口的病例数，即比率。