计算机模拟泊松分布,R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型的数据

最新推荐文章于 2023-08-25 00:25:31 发布

离子云

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文章标签：计算机模拟泊松分布

本文使用R语言演示如何模拟泊松回归模型的数据，通过数值模拟探讨回归模型的平均值和方差特性，以及模拟数据与原始数据的比较。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

原标题：R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型的数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6751

模拟回归模型的数据

验证回归模型的首选方法是模拟来自它们的数据，并查看模拟数据是否捕获原始数据的相关特征。感兴趣的基本特征是平均值。我喜欢这种方法，因为它可以扩展到广义线性模型(logistic，Poisson，gamma，...)和其他回归模型，比如t -regression。

您的标准回归模型假设存在将预测变量与结果相关联的真实/固定参数。但是，当我们执行回归时，我们只估计这些参数。因此，回归软件返回表示系数不确定性的标准误差。

我将用一个例子来证明我的意思。

示范

我将使用泊松回归来证明这一点。我模拟了两个预测变量,使用50的小样本。

# Exponentiate prediction and pass to rpois() summary(dat) xc xb y Min. :-2.903259 Min. :0.00 Min. :0.00 1st Qu.:-0.648742 1st Qu.:0.00 1st Qu.:1.00 Median :-0.011887 Median :0.00 Median :2.00 Mean : 0.006109 Mean :0.38 Mean :2.02 3rd Qu.: 0.808587 3rd Qu.:1.00 3rd Qu.:3.00 Max. : 2.513353 Max. :1.00 Max. :7.00

接下来是运行模型。

Call: glm(formula = y ~ xc + xb, family = poisson, data = dat) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.9065 -0.9850 -0.1355 0.5616 2.4264 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.20839 0.1582