R语言泊松回归模型案例: 基于robust包的Breslow癫痫数据集

R语言泊松回归模型案例: 基于robust包的Breslow癫痫数据集

泊松回归模型是一种广泛应用于计数数据分析的统计模型，它可以用来预测计数型响应变量的概率分布。在本篇文章中，我们将使用R语言中的robust包来构建一个基于Breslow癫痫数据集的泊松回归模型。我们将介绍数据集的特征，展示如何加载数据，进行数据预处理，并最终构建和评估泊松回归模型。

首先，让我们来了解一下Breslow癫痫数据集。该数据集包含了关于癫痫患者的一些信息，以及他们接受的治疗和癫痫发作的计数。我们的目标是根据这些特征来预测癫痫发作的次数。

以下是使用robust包进行泊松回归建模的步骤：

步骤 1: 安装和加载必要的包

首先，我们需要安装和加载所需的R包。在这个案例中，我们将使用robust包来进行泊松回归建模。您可以使用以下命令安装和加载robust包：

install.packages("robust")
library(robust)

步骤 2: 加载和预处理数据

接下来，我们需要加载Breslow癫痫数据集并进行必要的数据预处理。假设我们的数据集文件名为"epilepsy_data.csv"，您可以使用以下代码加载数据：