R语言关于泊松回归知识点总结

泊松回归（英语:Poisson regression）包括回归模型，其中响应变量是计数而不是分数的形式。

例如，足球比赛系列中的出生次数或胜利次数。 此外，响应变量的值遵循泊松分布。

泊松回归的一般数学方程为

log(y) = a + b1x1 + b2x2 + bnxn.....

以下是所使用的参数的描述

  • ​y​是响应变量。
  • ​a​和​b​是数字系数。
  • ​x​是预测变量。

用于创建泊松回归模型的函数是​glm()​函数。

语法

在泊松回归中​glm()​函数的基本语法是

glm(formula,data,family)

以下是在上述功能中使用的参数的描述

  • ​formula​是表示变量之间的关系的符号。
  • ​data​是给出这些变量的值的数据集。
  • ​family​是 R 语言对象来指定模型的细节。 它的值是“泊松”的逻辑回归。

例

我们有内置的数据集“​warpbreaks​”，其描述了羊毛类型（​A​或​B​）和张力（低，中或高）对每个织机的经纱断裂数量的影响。 让我们考虑“断裂”作为响应变量，它是断裂次数的计数。 羊毛“类型”和“张力”作为预测变量。

输入数据

input <- warpbreaks
print(head(input))

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

      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

创建回归模型

output <-glm(formula = breaks ~ wool+tension,
                   data = warpbreaks,
                 family = poisson)
print(summary(output))

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

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，我们查找最后一列中的​p​值小于​0.05​，以考虑预测变量对响应变量的影响。 如图所示，具有张力类型​M​和​H​的羊毛类型​B​对断裂计数有影响。

到此这篇关于R语言关于泊松回归知识点总结的文章就介绍到这了,更多相关R语言泊松回归内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • R语言关于泊松回归知识点总结

    泊松回归(英语:Poisson regression)包括回归模型,其中响应变量是计数而不是分数的形式. 例如,足球比赛系列中的出生次数或胜利次数. 此外,响应变量的值遵循泊松分布. 泊松回归的一般数学方程为 log(y) = a + b1x1 + b2x2 + bnxn..... 以下是所使用的参数的描述 ​y​是响应变量. ​a​和​b​是数字系数. ​x​是预测变量. 用于创建泊松回归模型的函数是​glm()​函数. 语法 在泊松回归中​glm()​函数的基本语法是 glm(formula

  • R语言中逻辑回归知识点总结

    逻辑回归是回归模型,其中响应变量(因变量)具有诸如True / False或0/1的分类值. 它实际上基于将其与预测变量相关的数学方程测量二元响应的概率作为响应变量的值. 逻辑回归的一般数学方程为 y = 1/(1+e^-(a+b1x1+b2x2+b3x3+...)) 以下是所使用的参数的描述 y是响应变量. x是预测变量. a和b是作为数字常数的系数. 用于创建回归模型的函数是glm()函数. 语法 逻辑回归中glm()函数的基本语法是 glm(formula,data,family) 以下是

  • R语言实现LASSO回归的方法

    R语言实现LASSO回归的方法

    Lasso回归又称为套索回归,是Robert Tibshirani于1996年提出的一种新的变量选择技术.Lasso是一种收缩估计方法,其基本思想是在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下,使残差平方和最小化,从而能够产生某些严格等于0的回归系数,进一步得到可以解释的模型.R语言中有多个包可以实现Lasso回归,这里使用lars包实现. 1.利用lars函数实现lasso回归并可视化显示 x = as.matrix(data5[, 2:7]) #data5为自己的数据集 y = as.ma

  • R语言基本对象类型知识点详解

    基本向量 包含单类型对象(例如整数,浮点数,复数,文本,逻辑值或者原始型数据)的向量 复合对象 包含一些列基本向量的数据结构,例如列表,配对列表,``S4对象或者环境. 这些对象的特性各不相同,但它们都包含一系列命名的对象 特殊对象 在R编程中服务于特定目的的对象,例如any,NULL和...等. 这类对象在特定的环境中具有十分重要的意义,但是无法创建一个属于该类型的对象 R语言 R代码,其被执行后可以返回其他对象 函数 R的引擎; 其以参数作为输入,同时返回一些对象作为输出 有时候,函数会修改

  • R语言中其它对象知识点总结

    其他对象 矩阵 二维向量 矩阵操作更类似于向量,而不是向量的向量或者向量列表 下标可以用用来引用元素,但并不反应矩阵的存储方式 矩阵没有一个确定的属性 数组 具有两个以上维度的向量 数组可用来表示多个维度的同类型数据 数组的底层存储机制是向量 数组也没有确定的类属性 因子 因子型变量表示分类信息 因子型变量通常是一个有序项目的集合 因子型变量可以取得的所有值被称为因子水平 因子型变量的输出结果中各个因子水平没有加引号,且都明确显示出来了 > (eye.colors <- factor(c(&q

  • R语言关于变量的知识点总结

    变量为我们提供了我们的程序可以操作的命名存储. R语言中的变量可以存储原子向量,原子向量组或许多Robject的组合. 有效的变量名称由字母,数字和点或下划线字符组成. 变量名以字母或不以数字后跟的点开头. 变量名 合法性 原因 var_name2. 有效 有字母,数字,点和下划线 VAR_NAME% 无效 有字符'%'.只有点(.)和下划线允许的. 2var_name 无效 以数字开头 .var_name, var.name 有效 可以用一个点(.),但启动点(.),不应该后跟一个数字. .2

  • R语言关于“包”的知识点总结

    R语言的包是R函数,编译代码和样本数据的集合. 它们存储在R语言环境中名为"library"的目录下. 默认情况下,R语言在安装期间安装一组软件包. 随后添加更多包,当它们用于某些特定目的时. 当我们启动R语言控制台时,默认情况下只有默认包可用. 已经安装的其他软件包必须显式加载以供将要使用它们的R语言程序使用. 所有可用的R语言包都列在R语言的包. 下面是用于检查,验证和使用R包的命令列表. 检查可用R语言的包 获取包含R包的库位置 .libPaths() 当我们执行上面的代码,它产

  • R语言中因子相关知识点详解

    因子是用于对数据进行分类并将其存储为级别的数据对象. 它们可以存储字符串和整数. 它们在具有有限数量的唯一值的列中很有用. 像"男性","女性"和True,False等.它们在统计建模的数据分析中很有用. 使用factor()函数通过将向量作为输入创建因子. 例 # Create a vector as input. data <- c("East","West","East","North

  • R语言关于数据帧的知识点详解

    数据帧是表或二维阵列状结构,其中每一列包含一个变量的值,并且每一行包含来自每一列的一组值. 以下是数据帧的特性. 列名称应为非空. 行名称应该是唯一的. 存储在数据帧中的数据可以是数字,因子或字符类型. 每个列应包含相同数量的数据项. 创建数据帧 # Create the data frame. emp.data <- data.frame( emp_id = c (1:5), emp_name = c("Rick","Dan","Michelle&

  • R语言关于生存分析知识点总结

    R语言关于生存分析知识点总结

    生存分析处理预测特定事件将要发生的时间. 它也被称为故障时间分析或分析死亡时间. 例如,预测患有癌症的人将存活的天数或预测机械系统将失败的时间. 命名为survival的R语言包用于进行生存分析. 此包包含函数Surv(),它将输入数据作为R语言公式,并在选择的变量中创建一个生存对象用于分析. 然后我们使用函数survfit()创建一个分析图. 安装软件包 install.packages("survival") 语法 在R语言中创建生存分析的基本语法是 Surv(time,event

随机推荐