泊松回归与类泊松回归（《R语言实践（第二版）》）

0. 背景介绍

0.1 泊松回归：

通过一系列连续型和/或类别型预测变量来预测计数型结果变量。

0.2 本示例要做的事：

用癫痫数据（Breslow）讨论在治疗初期的八周内，抗癫痫药物对癫痫发病数的影响。

1.导包

library('robust')#癫痫数据集（Breslow,1993)
library('qcc')#对泊松模型过度离势进行检验

2.导入数据

data(breslow.dat, package="robust")

本数据集中我们只考虑四个变量，其中
因变量是sumY（随机化后八周内癫痫发病数）;
自变量为治疗条件（Trt）、年龄（Age）和前八周内的基础癫痫发病数（base).

3.作图

opar <- par(no.readonly=TRUE)
par(mfrow=c(1,2))