泊松回归在R语言中的实现

泊松回归在R语言中的实现

泊松回归（Poisson regression）是一种常用的回归分析方法，用于建立因变量为计数数据的预测模型。在R语言中，我们可以使用不同的包来实现泊松回归模型，例如glm函数和poisson函数。本文将详细介绍如何使用R语言进行泊松回归分析，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要准备用于建模的数据。假设我们有一个数据集data，其中包含了自变量（或预测变量）和因变量（或计数变量）。我们的目标是使用泊松回归模型来预测因变量。以下是一个简单的数据集示例：

data <- data.frame(
  x1 = c(1, 2, 3, 4, 5),
  x2 = c(0.5, 0.8, 1.2, 1.5, 1.8),
  y = c(10, 15, 12, 18, 20)
)

在这个数据集中，x1和x2是两个自变量，y是因变量。

接下来，我们可以使用glm函数来拟合泊松回归模型。glm函数是R语言中广义线性模型（Generalized Linear Model，GLM）的函数，