R语言----泊松回归

泊松回归包括回归模型，其中响应变量是计数形式。 例如，足球比赛系列中的出生次数或胜利次数。 此外，响应变量（因变量y）的值遵循泊松分布。

泊松回归的一般数学方程为 ：

log(y) = a + b1x1 + b2x2 + bnxn…

以下是所使用的参数的描述 ：

• y是响应变量。
• a和b是数字系数。
• x是预测变量。

glm( ) 函数

在泊松回归中glm()函数的基本语法是 ：

glm(formula,data,family)

以下是在上述功能中使用的参数的描述：

• formula是表示变量之间的关系的符号。
• data是给出这些变量的值的数据集。
• family是R语言对象来指定模型的细节。 它的值是“泊松”的逻辑回归。

举个栗子：
我们有内置的数据集“warpbreaks”，其描述了羊毛类型（A或B）和张力（低，中或高）对每个织机的经纱断裂数量的影响。
让我们考虑“breaks”作为响应变量，它是断裂次数的计数。 羊毛类型"wool"和张力"tension"作为预测变量。
输入：

input <- warpbreaks
print(head(input))

输出：

  breaks wool tension
1     26    A       L
2     30    A       L
3     54    A       L