R - Régression Poisson : Un Guide pour Débutants

Salut à toi, futur·e data scientist ! Aujourd'hui, nous allons entreprendre un voyage passionnant dans le monde de la Régression Poisson en utilisant R. Ne t'inquiète pas si tu n'as jamais programmé auparavant – je serai ton guide amical, et nous avancerons pas à pas. À la fin de ce tutoriel, tu seras étonné·e de ce que tu seras capable d'accomplir !

Qu'est-ce que la Régression Poisson ?

Avant de plonger dans le code, comprenstons ce qu'est la Régression Poisson. Imagine que tu comptes le nombre d'e-mails que tu reçois chaque jour. Certains jours, tu pourrais en recevoir 5, d'autres 10, voire même 20. Ce type de données de comptage suit souvent ce que nous appelons une distribution Poisson, et la Régression Poisson nous aide à modéliser et à prédire ce type de données.

Premiers Pas avec R

Premièrement, nous devons configurer notre environnement R. Si tu n'as pas encore installé R, rends-toi sur le site du projet R et télécharge-le. Une fois installé, ouvre RStudio (une interface utilisateur conviviale pour R) si tu en as un, ou simplement ouvre R.

Créer un Modèle de Régression Poisson

Maintenant, mettons les mains dans le cambouis avec un peu de codage !

Étape 1 : Préparer les Données

Commençons par créer des données d'exemple. Disons que nous étudions le nombre de glaces vendues en fonction de la température.

# Créer des données d'exemple
temperature <- c(20, 22, 25, 28, 30, 32, 35)
ice_cream_sales <- c(10, 15, 20, 30, 40, 50, 60)

# Combiner dans un data frame
ice_cream_data <- data.frame(temperature, ice_cream_sales)

# Voir les données
print(ice_cream_data)

Lorsque tu exécuteras ce code, tu verras notre jeu de données affiché. Excitant, n'est-ce pas ? Nous venons de créer notre premier data frame R !

Étape 2 : Construire le Modèle de Régression Poisson

Maintenant, créons notre modèle de Régression Poisson :

# Créer le modèle de Régression Poisson
poisson_model <- glm(ice_cream_sales ~ temperature,
family = poisson(link = "log"),
data = ice_cream_data)

# Voir le résumé du modèle
summary(poisson_model)

Reprenons cela :

• glm() signifie Generalized Linear Model, dont la Régression Poisson est un type.
• ice_cream_sales ~ temperature indique à R que nous voulons prédire les ventes de glaces en fonction de la température.
• family = poisson(link = "log") spécifie que nous utilisons la Régression Poisson.

La fonction summary() te donnera beaucoup d'informations sur ton modèle. Ne t'inquiète pas si c'est un peu écrasant – nous nous concentrerons sur les parties essentielles.

Étape 3 : Interpréter les Résultats

Recherche la section "Coefficients" dans le sortie du résumé. Tu verras quelque chose comme ceci :

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 ***

L'"Estimate" pour la température nous indique combien le logarithme des ventes de glaces augmente pour chaque degré d'augmentation de la température. Si c'est positif (comme dans notre exemple), cela signifie que les ventes de glaces augmentent avec la température – logique, non ?

Étape 4 : Faire des Prédictions

Maintenant, prédisons les ventes de glaces pour une nouvelle température :

# Prédire les ventes de glaces pour une température de 27°C
new_temp <- data.frame(temperature = 27)
predicted_sales <- predict(poisson_model, newdata = new_temp, type = "response")
print(paste("Ventes de glaces prévues à 27°C:", round(predicted_sales)))

Ce code crée un nouveau point de données (27°C), utilise notre modèle pour faire une prédiction, et affiche le résultat.

Conclusion

Félicitations ! Tu viens de créer ton premier modèle de Régression Poisson en R. Nous avons couvert beaucoup de terrain, de la création des données à la fabrication de prédictions. Souviens-toi, la pratique rend parfait, alors n'hésite pas à expérimenter avec tes propres jeux de données.

Voici un résumé rapide des méthodes que nous avons utilisées :

Méthode	Description
data.frame()	Crée un data frame
glm()	Ajuste un modèle de régression linéaire généralisée
summary()	Fournit un résumé du modèle
predict()	Fait des prédictions à l'aide du modèle

Continue d'explorer, de te poser des questions, et surtout, continue de t'amuser avec R ! Qui sait, peut-être que tu prédiras les ventes de glaces pour un living un jour. ?

Bonne programmation, futurs data scientists !

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