R - Poisson-Regression: Ein Anfängerleitfaden

Hallo da draußen, angehende Datenwissenschaftler! Heute begeben wir uns auf eine aufregende Reise in die Welt der Poisson-Regression mit R. Keine Sorge, wenn Sie noch nie programmiert haben – ich werde Ihr freundlicher Guide sein, und wir gehen das Schritt für Schritt durch. Am Ende dieses Tutorials werden Sie erstaunt sein, was Sie alles erreichen können!

Was ist Poisson-Regression?

Bevor wir uns in den Code stürzen, lassen Sie uns verstehen, was Poisson-Regression überhaupt ist. Stellen Sie sich vor, Sie zählen die Anzahl der E-Mails, die Sie jeden Tag erhalten. An manchen Tagen könnten es 5 sein, an anderen 10 oder sogar 20. Diese Art von Zähldaten folgt oft einer Poisson-Verteilung, und Poisson-Regression hilft uns, solche Zähldaten zu modellieren und vorherzusagen.

Erste Schritte mit R

Zuerst müssen wir unsere R-Umgebung einrichten. Wenn Sie R noch nicht installiert haben, gehen Sie auf die R Project-Website und laden Sie es herunter. Sobald es installiert ist, öffnen Sie RStudio (eine benutzerfreundliche Oberfläche für R), falls Sie es haben, oder öffnen Sie einfach R.

Erstellung eines Poisson-Regessionsmodells

Nun, lassen Sie uns mit ein wenig Coding loslegen!

Schritt 1: Daten vorbereiten

Wir beginnen mit der Erstellung einiger Beispieldaten. Angenommen, wir untersuchen die Anzahl der verkauften Eiscreme basierend auf der Temperatur.

# Erstellen von Beispieldaten
temperature <- c(20, 22, 25, 28, 30, 32, 35)
ice_cream_sales <- c(10, 15, 20, 30, 40, 50, 60)

# Zusammenführen in einen Datenrahmen
ice_cream_data <- data.frame(temperature, ice_cream_sales)

# Daten anzeigen
print(ice_cream_data)

Wenn Sie diesen Code ausführen, wird Ihr Dataset ausgegeben. Aufregend, oder?

Schritt 2: Poisson-Regessionsmodell erstellen

Nun erstellen wir unser Poisson-Regessionsmodell:

# Erstellen des Poisson-Regessionsmodells
poisson_model <- glm(ice_cream_sales ~ temperature,
family = poisson(link = "log"),
data = ice_cream_data)

# Zusammenfassung des Modells anzeigen
summary(poisson_model)

Lassen Sie uns das einmal auseinandernehmen:

• glm() steht für Generalized Linear Model, zu dem Poisson-Regression eine Art gehört.
• ice_cream_sales ~ temperature sagt R, dass wir die Eiscremeverkäufe basierend auf der Temperatur vorhersagen möchten.
• family = poisson(link = "log") gibt an, dass wir Poisson-Regression verwenden.

Die summary()-Funktion wird Ihnen viele Informationen über Ihr Modell geben. Keine Sorge, wenn es überwältigend aussieht – wir werden uns auf die wichtigsten Teile konzentrieren.

Schritt 3: Ergebnisse interpretieren

Suchen Sie nach dem Abschnitt "Coefficients" in der Zusammenfassungsausgabe. Sie werden etwas wie folgendes sehen:

Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.123456   0.123456   9.999   <2e-16 ***
temperature 0.098765   0.004321  22.857   <2e-16 ***

Der "Estimate" für die Temperatur tells uns, wie viel der Logarithmus der Eiscremeverkäufe für jeden Grad Temperaturanstieg zunimmt. Wenn es positiv ist (wie in unserem Beispiel), bedeutet das, dass die Eiscremeverkäufe mit der Temperatur zunehmen – das hat doch Sinn, oder?

Schritt 4: Vorhersagen treffen

Nun lassen Sie uns die Eiscremeverkäufe für eine neue Temperatur vorhersagen:

# Vorhersage der Eiscremeverkäufe bei einer Temperatur von 27°C
new_temp <- data.frame(temperature = 27)
predicted_sales <- predict(poisson_model, newdata = new_temp, type = "response")
print(paste("Vorraussagte Eiscremeverkäufe bei 27°C:", round(predicted_sales)))

Dieser Code erstellt einen neuen Datenpunkt (27°C), verwendet unser Modell, um Vorhersagen zu treffen, und gibt das Ergebnis aus.

Fazit

Glückwunsch! Sie haben gerade Ihr erstes Poisson-Regessionsmodell in R erstellt. Wir haben viel Boden abgedeckt, von der Datenaufbereitung bis zur Vorhersage. Denken Sie daran, Übung macht den Meister, also fürchten Sie sich nicht, mit Ihren eigenen Datensätzen zu experimentieren.

Hier ist eine schnelle Zusammenfassung der Methoden, die wir verwendet haben:

Methode	Beschreibung
data.frame()	Erstellt einen Datenrahmen
glm()	Passt ein generalisiertes lineares Modell an
summary()	Gibt eine Zusammenfassung des Modells
predict()	Macht Vorhersagen mit dem Modell

Weitersuchen, weiterfragen und vor allem: weiter Spaß haben mit R! Wer weiß, vielleicht werden Sie eines Tages für das Vorhersagen von Eiscremeverkäufen bezahlt. ?

Fröhliches Coden, zukünftige Datenwissenschaftler!

Credits: Image by storyset