R - Regressione di Poisson: Una Guida per Principianti

Ciao a tutti, aspiranti scienziati dei dati! Oggi ci imbarchiamo in un viaggio emozionante nel mondo della Regressione di Poisson utilizzando R. Non preoccupatevi se non avete mai programmato prima – sarò il vostro guida amichevole, e procederemo passo dopo passo. Alla fine di questo tutorial, sarete sorpresi di ciò che potrete accomplire!

Cos'è la Regressione di Poisson?

Prima di immergerci nel codice, cerchiamo di capire di cosa si tratta la Regressione di Poisson. Immagina di contare il numero di email che ricevi ogni giorno. Alcuni giorni potresti ricevere 5, altri 10, o persino 20. Questo tipo di dati a count spesso segue ciò che chiamiamo distribuzione di Poisson, e la Regressione di Poisson ci aiuta a modellare e prevedere tali dati a count.

Iniziare con R

Prima di tutto, dobbiamo impostare il nostro ambiente R. Se non avete ancora installato R, dirigetevi verso il sito del Progetto R e scaricatelo. Una volta installato, aprite RStudio (un'interfaccia user-friendly per R) se lo avete, o semplicemente aprite R.

Creare un Modello di Regressione di Poisson

Ora, mettiamo le mani sporche con un po' di codice vero!

Passo 1: Preparare i Dati

Inizieremo creando alcuni dati di esempio. Immaginiamo di studiare il numero di gelati venduti in base alla temperatura.

# Creare dati di esempio
temperature <- c(20, 22, 25, 28, 30, 32, 35)
ice_cream_sales <- c(10, 15, 20, 30, 40, 50, 60)

# Combinare in un data frame
ice_cream_data <- data.frame(temperature, ice_cream_sales)

# Visualizzare i dati
print(ice_cream_data)

Quando eseguirete questo codice, vedrete il nostro set di dati stampato. Emozionante, vero? Abbiamo appena creato il nostro primo data frame in R!

Passo 2: Costruire il Modello di Regressione di Poisson

Ora, creiamo il nostro modello di Regressione di Poisson:

# Creare il modello di Regressione di Poisson
poisson_model <- glm(ice_cream_sales ~ temperature,
family = poisson(link = "log"),
data = ice_cream_data)

# Visualizzare il riassunto del modello
summary(poisson_model)

Spieghiamo questo:

• glm() sta per Generalized Linear Model, di cui la Regressione di Poisson è un tipo.
• ice_cream_sales ~ temperature dice a R che vogliamo prevedere le vendite di gelati in base alla temperatura.
• family = poisson(link = "log") specifica che stiamo utilizzando la Regressione di Poisson.

La funzione summary() vi fornirà molte informazioni sul vostro modello. Non preoccupatevi se sembra schiacciante – ci concentreremo sulle parti chiave.

Passo 3: Interpretare i Risultati

Cercate la sezione "Coefficients" nel riassunto dell'output. Vedrete qualcosa del genere:

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" per la temperatura ci dice quanto aumenta il log delle vendite di gelati per ogni grado di aumento della temperatura. Se è positivo (come nel nostro esempio), significa che le vendite di gelati aumentano con la temperatura – ha senso, vero?

Passo 4: Fare Previsioni

Ora, facciamo una previsione delle vendite di gelati per una nuova temperatura:

# Prevedere le vendite di gelati per una temperatura di 27°C
new_temp <- data.frame(temperature = 27)
predicted_sales <- predict(poisson_model, newdata = new_temp, type = "response")
print(paste("Vendite di gelati previste a 27°C:", round(predicted_sales)))

Questo codice crea un nuovo punto dati (27°C), utilizza il nostro modello per fare una previsione e stampa il risultato.

Conclusione

Congratulations! Avete appena creato il vostro primo modello di Regressione di Poisson in R. Abbiamo coperto molto terreno, dal setting dei dati alla fare previsioni. Ricordate, la pratica fa perfezione, quindi non abbiate paura di sperimentare con i vostri set di dati.

Ecco un rapido riassunto dei metodi che abbiamo utilizzato:

Metodo	Descrizione
data.frame()	Crea un data frame
glm()	Adatta un modello lineare generalizzato
summary()	Fornisce un riassunto del modello
predict()	Fa previsioni utilizzando il modello

Continuate a esplorare, a fare domande e, soprattutto, a divertirvi con R! Chi lo sa, forse un giorno prevedrete le vendite di gelati per vivere. ?

Buon codice, futuri scienziati dei dati!

Credits: Image by storyset