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2019-01-13 閱讀量: 1092
泊松回歸

泊松回歸適用于在給定時間內響應變量為事件發(fā)生數(shù)目的情形。它假設Y服從泊松分布，

其中λ是Y的均值（也等于方差）。此時，連接函數(shù)為log(λ)，概率分布為泊松分布，可用如下代碼

擬合泊松回歸模型：

glm(Y~X1+X2+X3, family=poisson(link="log"), data=mydata)

值得注意的是，標準線性模型也是廣義線性模型的一個特例。如果令連接函數(shù)g(μY)=μY或恒

等函數(shù)，并設定概率分布為正態(tài)（高斯）分布，那么：

glm(Y~X1+X2+X3, family=gaussian(link="identity"), data=mydata)

生成的結果與下列代碼的結果相同：

lm(Y~X1+X2+X3, data=mydata)

總之，廣義線性模型通過擬合響應變量的條件均值的一個函數(shù)（不是響應變量的條件均值），

假設響應變量服從指數(shù)分布族中的某個分布（并不僅限于正態(tài)分布），極大地擴展了標準線性模

型。模型參數(shù)估計的推導依據(jù)的是極大似然估計，而非最小二乘法。

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暫無數(shù)據(jù)
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