使用R语言构建泊松回归模型
泊松回归是一种广泛应用于计数数据分析的回归模型。它是基于泊松分布的概率模型，用于描述事件在一定时间或空间范围内发生的次数。在本文中，我们将学习如何使用R语言构建泊松回归模型，并提供相应的源代码示例。
1. 数据准备
首先，我们需要准备适合泊松回归的数据。泊松回归的因变量通常是计数数据，而自变量可以是连续变量或分类变量。在这个例子中，我们将使用一个虚拟数据集，其中包含了一些影响购买某个产品的因素。
# 创建虚拟数据集
set.seed(123)
n <- 1000
x1 <- rnorm(n)
x2 <- rnorm(n)
x3 <- sample(c(0, 1), n, replace = TRUE)
lambda <- exp(-1 + x1 + x2 + x3)
y <- rpois(n, lambda)
# 创建数据框
data <- data.frame(y, x1, x2, x3)
在上述代码中，我们使用了rnorm函数生成了两个标准正态分布的变量x1和x2，使用sample函数生成了一个二元分类变量x3。然后，我们根据一个线性模型生成了泊松分布的因变量y。
2. 模型拟合
接下来，我们使用glm函数来拟合泊松回归模型。在R中，glm函数用于拟合广义线性模型，其中指定了family = poisson参数来指示拟合泊松回归模型。
