泊松回歸涉及回歸模型，其響應變數是計數形式而不是分數數字。 例如，計算出生人數或乙個足球比賽系列中的勝率數。響應變數的值也遵循泊松分布。
泊松回歸的一般數學方程為 -
log(y) = a + b1x1 + b2x2 + bnxn.....用於建立泊松回歸模型的函式是glm()函式。
實現泊松回歸的glm()函式的基本語法是 -
glm(formula,data,family)我們有內建資料集「warpbreaks」，它描述了羊毛型別(a或b)和張力(低，中或高)對每個織機的翹曲數的影響。讓我們將「breaks」視為響應變數，這是乙個休息次數的計數。羊毛「type」和「tension」作為**變數。
輸入資料
input <- warpbreaks
print(head(input))
breaks wool tension
1 26 a l
2 30 a l
3 54 a l
4 25 a l
5 70 a l
6 52 a l
參考以下**，用來建立乙個回歸模型 -
output <-glm(formula = breaks ~ wool+tension,
data = warpbreaks,
family = poisson)
print(summary(output))
call:
glm(formula = breaks ~ wool + tension, family = poisson, data = warpbreaks)
deviance residuals:
min 1q median 3q max
-3.6871 -1.6503 -0.4269 1.1902 4.2616
coefficients:
estimate std. error z value pr(>|z|)
(intercept) 3.69196 0.04541 81.302 < 2e-16 ***
woolb -0.20599 0.05157 -3.994 6.49e-05 ***
tensionm -0.32132 0.06027 -5.332 9.73e-08 ***
tensionh -0.51849 0.06396 -8.107 5.21e-16 ***
---signif. codes: 0 『***』 0.001 『**』 0.01 『*』 0.05 『.』 0.1 『 』 1
(dispersion parameter for poisson family taken to be 1)
null deviance: 297.37 on 53 degrees of freedom
residual deviance: 210.39 on 50 degrees of freedom
aic: 493.06
number of fisher scoring iterations: 4
0.05的p值來考慮**變數對響應變數的影響。 正如所看到的，具有m型和h型張力的羊毛型b對休息次數有影響。 泊松分布與泊松回歸模型
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廣義線性模型之泊松回歸
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泊松曲面重建
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