W3Cschool
恭喜您成為首批注冊(cè)用戶
獲得88經(jīng)驗(yàn)值獎(jiǎng)勵(lì)
泊松回歸(英語:Poisson regression)包括回歸模型,其中響應(yīng)變量是計(jì)數(shù)而不是分?jǐn)?shù)的形式。
例如,足球比賽系列中的出生次數(shù)或勝利次數(shù)。 此外,響應(yīng)變量的值遵循泊松分布。
泊松回歸的一般數(shù)學(xué)方程為 -
log(y) = a + b1x1 + b2x2 + bnxn.....
以下是所使用的參數(shù)的描述 -
?y
?是響應(yīng)變量。
?a
?和?b
?是數(shù)字系數(shù)。
?x
?是預(yù)測變量。
用于創(chuàng)建泊松回歸模型的函數(shù)是?glm()
?函數(shù)。
在泊松回歸中?glm()
?函數(shù)的基本語法是 -
glm(formula,data,family)
以下是在上述功能中使用的參數(shù)的描述 -
?formula
?是表示變量之間的關(guān)系的符號(hào)。
?data
?是給出這些變量的值的數(shù)據(jù)集。
?family
?是 R 語言對(duì)象來指定模型的細(xì)節(jié)。 它的值是“泊松”的邏輯回歸。
我們有內(nèi)置的數(shù)據(jù)集“?warpbreaks
?”,其描述了羊毛類型(?A
?或?B
?)和張力(低,中或高)對(duì)每個(gè)織機(jī)的經(jīng)紗斷裂數(shù)量的影響。 讓我們考慮“斷裂”作為響應(yīng)變量,它是斷裂次數(shù)的計(jì)數(shù)。 羊毛“類型”和“張力”作為預(yù)測變量。
input <- warpbreaks print(head(input))
當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼,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
output <-glm(formula = breaks ~ wool+tension, data = warpbreaks, family = poisson) print(summary(output))
當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼,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
在摘要中,我們查找最后一列中的?p
?值小于?0.05
?,以考慮預(yù)測變量對(duì)響應(yīng)變量的影響。 如圖所示,具有張力類型?M
?和?H
?的羊毛類型?B
?對(duì)斷裂計(jì)數(shù)有影響。
Copyright©2021 w3cschool編程獅|閩ICP備15016281號(hào)-3|閩公網(wǎng)安備35020302033924號(hào)
違法和不良信息舉報(bào)電話:173-0602-2364|舉報(bào)郵箱:jubao@eeedong.com
掃描二維碼
下載編程獅App
編程獅公眾號(hào)
聯(lián)系方式:
更多建議: