
R語(yǔ)言泊松回歸
泊松回歸涉及回歸模型,其中,應(yīng)變量是計(jì)數(shù)且不是為分?jǐn)?shù)的形式。例如出生或足球比賽系勝場(chǎng)數(shù)的列的計(jì)數(shù)。響應(yīng)變量的值遵循泊松分布。
對(duì)于泊松回歸一般的數(shù)學(xué)公式是:
log(y) = a + b1x1 + b2x2 + bnxn.....
以下是所使用的參數(shù)的說(shuō)明:
y 是響應(yīng)變量。
a 和 b 是數(shù)字系數(shù)。
x 是預(yù)測(cè)變量。
用于創(chuàng)建泊松回歸模型是 glm()函數(shù)。
語(yǔ)法
glm()函數(shù)在泊松回歸函數(shù)的基本語(yǔ)法是:glm(formula,data,family)
以下是在上述函數(shù)中使用的參數(shù)的說(shuō)明:
formula 是呈現(xiàn)所述變量之間的關(guān)系的標(biāo)志。
data 是給定的這些變量的值的數(shù)據(jù)集。
family 為R對(duì)象以指定模型的細(xì)節(jié)。它的值是泊松回歸。
實(shí)例
我們有內(nèi)置數(shù)據(jù)集“warpbreaks”,它描述羊毛類(lèi)型的每個(gè)織機(jī)經(jīng)紗斷頭的數(shù)目的效果(A或B)和張力(低,中或高)。讓我們來(lái)考慮“breaks”作為響應(yīng)變量,這是斷裂的次數(shù)的計(jì)數(shù)。羊毛的“type”和“tension”作為預(yù)測(cè)變量。
input <- warpbreaks
print(head(input)
當(dāng)我們上面的代碼執(zhí)行時(shí),它產(chǎn)生以下結(jié)果:
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
建立回歸模型
output <-glm(formula = breaks ~ wool+tension,
data=warpbreaks,
family=poisson)
print(summary(output))
當(dāng)我們上面的代碼執(zhí)行時(shí),它產(chǎn)生以下結(jié)果:
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
我們尋找最后一列的p值是摘要小于0.05來(lái)考慮,預(yù)測(cè)變量的對(duì)響應(yīng)變量的影響??梢钥闯鲅蛎獴型有張力型M和H對(duì)中斷的次數(shù)影響。
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