R - Пуассонов回归：初学者指南

你好，有抱负的数据科学家们！今天，我们将使用R语言开启一段激动人心的旅程，探索Poisson回归的世界。如果你之前从未编程过，不用担心——我将作为你的友好向导，我们会一步一步地进行。在本教程结束时，你会对自己能取得的成就感到惊讶！

什么是Poisson回归？

在我们深入研究代码之前，让我们先了解一下Poisson回归的相关知识。想象一下你在统计每天收到的电子邮件数量。有些天你可能会收到5封，其他天可能是10封，甚至20封。这类计数数据通常遵循我们所说的Poisson分布，而Poisson回归则帮助我们建模和预测此类计数数据。

R语言入门

首先，我们需要设置R环境。如果你还没有安装R，请访问R Project网站下载。安装完成后，打开RStudio（一个对R友好的界面）如果你有的话，或者直接打开R。

创建Poisson回归模型

现在，让我们亲自动手编写一些实际的代码！

第1步：准备数据

我们将从创建一些示例数据开始。假设我们在研究基于温度的冰淇淋销售数量。

# 创建示例数据
temperature <- c(20, 22, 25, 28, 30, 32, 35)
ice_cream_sales <- c(10, 15, 20, 30, 40, 50, 60)

# 组合成数据框
ice_cream_data <- data.frame(temperature, ice_cream_sales)

# 查看数据
print(ice_cream_data)

当你运行这段代码时，你将看到打印出来的数据集。激动人心吗？我们已经创建了第一个R数据框！

第2步：构建Poisson回归模型

现在，让我们创建我们的Poisson回归模型：

# 创建Poisson回归模型
poisson_model <- glm(ice_cream_sales ~ temperature,
family = poisson(link = "log"),
data = ice_cream_data)

# 查看模型摘要
summary(poisson_model)

让我们分解一下：

• glm() 代表广义线性模型，Poisson回归是其中的一种。
• ice_cream_sales ~ temperature 告诉R我们想根据温度预测冰淇淋销售。
• family = poisson(link = "log") 指定我们使用Poisson回归。

summary() 函数会给出关于模型的大量信息。如果看起来令人畏惧，不用担心——我们会关注关键部分。

第3步：解读结果

在摘要输出中查找“Coefficients”部分。你将看到类似以下内容：

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 ***

温度的“Estimate”告诉我们，每增加一度温度，冰淇淋销售的日志增加多少。如果它是正数（如我们的例子），这意味着冰淇淋销售随温度增加而增加——这有道理，对吧？

第4步：进行预测

现在，让我们预测一个新温度下的冰淇淋销售：

# 预测27°C时的冰淇淋销售
new_temp <- data.frame(temperature = 27)
predicted_sales <- predict(poisson_model, newdata = new_temp, type = "response")
print(paste("27°C时的预测冰淇淋销售：", round(predicted_sales)))

这段代码创建了一个新的数据点（27°C），使用我们的模型进行销售预测，并打印结果。

结论

恭喜你！你刚刚在R中创建了第一个Poisson回归模型。我们已经覆盖了很多内容，从设置数据到进行预测。记住，熟能生巧，所以不要害怕用你自己的数据集进行实验。

以下是我们使用的方法的快速回顾：

方法	描述
data.frame()	创建数据框
glm()	拟合广义线性模型
summary()	提供模型摘要
predict()	使用模型进行预测

继续探索，继续提问，最重要的是，继续在R中享受乐趣！谁知道呢，也许有一天你会为职业预测冰淇淋销售。）

祝编程愉快，未来的数据科学家们！

Credits: Image by storyset