R语言泊松回归模型案例：基于AER包的不忠数据分析

R语言泊松回归模型案例：基于AER包的不忠数据分析

不忠是夫妻关系中常见的问题之一，研究其发生的原因和预测模型对于了解婚姻关系的稳定性至关重要。在本篇文章中，我们将介绍如何使用R语言中的泊松回归模型来分析与不忠有关的数据。我们将利用AER（Applied Econometrics with R）包提供的affair数据集进行案例分析。

首先，让我们导入所需的包和数据集：

# 导入所需的包
library(AER)

# 导入affair数据集
data("affairs")

affairs数据集是由1974年至1975年美国国家家庭调查局（National Survey of Family Growth）进行的一项关于婚姻品质和不忠的调查所得。该数据集包含了婚姻状况、个人特征以及是否有过不忠行为等信息。

接下来，我们可以先观察数据集的结构和变量类型：

# 观察数据集结构
str(affairs)

通过上述代码，我们可以了解到affairs数据集包含了观测样本数为601且有9个变量。其中，变量包括婚姻状况（婚姻幸福度）、年龄、教育程度、宗教信仰、婚前交往的年龄差异、性别、是否有子女、工作状态以及是否存在不忠行为。

接下来，我们将使用泊松回归模型来建立一个预测模型，以了解哪些因素与不忠行为之间存在关联。在这里，我们的因变量是不忠行为的次数（affairs），而自变量则是其他的个人特征和婚姻状况。