Terjemahan ke Bahasa Indonesia

R - Regresi Poisson: Panduan untuk Pemula

Halo teman-teman yang berambisi menjadi ilmuwan data! Hari ini, kita akan memulai perjalanan menarik ke dunia Regresi Poisson menggunakan R. Jangan khawatir jika Anda belum pernah memprogram sebelumnya – saya akan menjadi panduan yang ramah bagi Anda, dan kita akan mengambil langkah ini satu per satu. Pada akhir panduan ini, Anda akan terpesona dengan apa yang Anda dapat capai!

Apa Itu Regresi Poisson?

Sebelum kita masuk ke kode, mari kita memahami apa itu Regresi Poisson. Bayangkan Anda menghitung jumlah email yang Anda terima setiap hari. Ada hari Anda mungkin mendapat 5, lainnya 10, atau bahkan 20. Jenis data ini biasanya mengikuti apa yang kita sebut distribusi Poisson, dan Regresi Poisson membantu kita memodel dan memprediksi data hitungan seperti ini.

Memulai dengan R

Pertama-tama, kita perlu mengatur lingkungan R kita. Jika Anda belum menginstal R, kunjungi situs Proyek R dan unduhnya. Setelah diinstal, buka RStudio (sebuah antarmuka ramah untuk R) jika Anda memilikinya, atau secara sederhana buka R.

Membuat Model Regresi Poisson

Sekarang, mari kita meraba-raba dengan beberapa kode nyata!

Langkah 1: Menyiapkan Data

Kita akan mulai dengan membuat beberapa data contoh. mari kita katakan kita sedang mempelajari jumlah es krim yang dijual berdasarkan suhu.

# Buat data contoh
temperature <- c(20, 22, 25, 28, 30, 32, 35)
ice_cream_sales <- c(10, 15, 20, 30, 40, 50, 60)

# Gabungkan ke dalam data frame
ice_cream_data <- data.frame(temperature, ice_cream_sales)

# Lihat data
print(ice_cream_data)

Ketika Anda menjalankan kode ini, Anda akan melihat dataset kita dicetak. Menarik, kan? Kita baru saja membuat data frame pertama kita di R!

Langkah 2: Membangun Model Regresi Poisson

Sekarang, mari kita buat model Regresi Poisson kita:

# Buat model Regresi Poisson
poisson_model <- glm(ice_cream_sales ~ temperature,
family = poisson(link = "log"),
data = ice_cream_data)

# Lihat ringkasan model
summary(poisson_model)

mari kitauraikan ini:

• glm() berarti Generalized Linear Model, dimana Regresi Poisson adalah jenisnya.
• ice_cream_sales ~ temperature mengatakan kepada R bahwa kita ingin memprediksi penjualan es krim berdasarkan suhu.
• family = poisson(link = "log") menentukan bahwa kita menggunakan Regresi Poisson.

Fungsi summary() akan memberikan Anda banyak informasi tentang model Anda. Jangan khawatir jika terlihat membingungkan – kita akan fokus pada bagian penting.

Langkah 3: Menafsirkan Hasil

Cari bagian "Coefficients" di output ringkasan. Anda akan melihat sesuatu seperti ini:

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 ***

"Estimate" untuk suhu mengatakan kepada kita seberapa banyak log penjualan es krim meningkat untuk setiap peningkatan 1 derajat suhu. Jika nilai itu positif (seperti dalam contoh kita), itu berarti penjualan es krim meningkat dengan suhu – masuk akal, kan?

Langkah 4: Membuat Prediksi

Sekarang, mari kita prediksi penjualan es krim untuk suhu baru:

# Prediksi penjualan es krim untuk suhu 27°C
new_temp <- data.frame(temperature = 27)
predicted_sales <- predict(poisson_model, newdata = new_temp, type = "response")
print(paste("Prediksi penjualan es krim di 27°C:", round(predicted_sales)))

Kode ini membuat titik data baru (27°C), menggunakan model kita untuk memprediksi penjualan, dan mencetak hasilnya.

Kesimpulan

Selamat! Anda telah membuat model Regresi Poisson pertama Anda di R. Kita telah meliputi banyak hal, mulai dari mengatur data hingga membuat prediksi. Ingat, latihan membuat sempurna, jadi jangan takut untuk mencoba dengan dataset Anda sendiri.

Berikut adalah ringkasan metode yang kita gunakan:

Metode	Deskripsi
data.frame()	Membuat data frame
glm()	Menyesuaikan model generalized linear
summary()	Menyediakan ringkasan model
predict()	Membuat prediksi menggunakan model

Terus menjelajahi, tetap berpegangan, dan terutama, terus bersenang-senang dengan R! Siapa tahu, mungkin Anda akan memprediksi penjualan es krim untuk hidup satu hari nanti. ?

Selamat berkoding, ilmuwan data masa depan!

Credits: Image by storyset