Hướng dẫn入门 về Phân tích回归 Poisson trong R

Xin chào các bạn đang theo đuổi lĩnh vực khoa học dữ liệu! Hôm nay, chúng ta sẽ bắt đầu một hành trình thú vị vào thế giới của Phân tích回归 Poisson bằng R. Đừng lo lắng nếu bạn chưa từng lập trình trước đây - tôi sẽ là người hướng dẫn thân thiện của bạn, và chúng ta sẽ cùng nhau từng bước. Cuối cùng của bài hướng dẫn này, bạn sẽ ngạc nhiên về những gì bạn có thể thực hiện!

Phân tích回归 Poisson là gì?

Trước khi chúng ta nhảy vào mã code, hãy hiểu qua về Phân tích回归 Poisson. Hãy tưởng tượng bạn đang đếm số lượng email bạn nhận được mỗi ngày. Một số ngày bạn có thể nhận được 5 email, những ngày khác là 10, hoặc thậm chí 20. Loại dữ liệu đếm này thường tuân theo phân phối Poisson, và Phân tích回归 Poisson giúp chúng ta mô hình hóa và dự đoán dữ liệu đếm như vậy.

Bắt đầu với R

Trước hết, chúng ta cần thiết lập môi trường R của mình. Nếu bạn chưa cài đặt R, hãy truy cập trang web của Dự án R và tải xuống. Sau khi cài đặt, mở RStudio (một giao diện thân thiện cho R) nếu bạn có, hoặc chỉ cần mở R.

Tạo mô hình Phân tích回归 Poisson

Bây giờ, hãy cùng thực hiện một số mã thực tế!

Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu

Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách tạo một bộ dữ liệu mẫu. Giả sử chúng ta đang nghiên cứu số lượng kem được bán ra dựa trên nhiệt độ.

# Tạo bộ dữ liệu mẫu
temperature <- c(20, 22, 25, 28, 30, 32, 35)
ice_cream_sales <- c(10, 15, 20, 30, 40, 50, 60)

# Kết hợp thành một khung dữ liệu
ice_cream_data <- data.frame(temperature, ice_cream_sales)

# Xem dữ liệu
print(ice_cream_data)

Khi bạn chạy đoạn mã này, bạn sẽ thấy bộ dữ liệu của chúng ta được in ra. Thật thú vị phải không? Chúng ta vừa tạo ra khung dữ liệu đầu tiên trong R!

Bước 2: Xây dựng mô hình Phân tích回归 Poisson

Bây giờ, hãy tạo mô hình Phân tích回归 Poisson của chúng ta:

# Tạo mô hình Phân tích回归 Poisson
poisson_model <- glm(ice_cream_sales ~ temperature,
family = poisson(link = "log"),
data = ice_cream_data)

# Xem tóm tắt của mô hình
summary(poisson_model)

Giải thích đoạn mã này:

• glm() là viết tắt của Generalized Linear Model, mà Phân tích回归 Poisson là một loại.
• ice_cream_sales ~ temperature cho biết chúng ta muốn dự đoán doanh số kem dựa trên nhiệt độ.
• family = poisson(link = "log") chỉ định rằng chúng ta đang sử dụng Phân tích回归 Poisson.

Hàm summary() sẽ cung cấp cho bạn rất nhiều thông tin về mô hình của bạn. Đừng lo lắng nếu nó trông quá phức tạp - chúng ta sẽ tập trung vào các phần quan trọng.

Bước 3: Giải thích kết quả

Tìm phần "Coefficients" trong đầu ra tóm tắt. Bạn sẽ thấy điều gì đó như sau:

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" cho nhiệt độ cho biết mức độ tăng của log doanh số kem cho mỗi độ tăng của nhiệt độ. Nếu nó dương (như trong ví dụ của chúng ta), nó có nghĩa là doanh số kem tăng với nhiệt độ - có vẻ hợp lý phải không?

Bước 4: Làm dự đoán

Bây giờ, hãy dự đoán doanh số kem cho một nhiệt độ mới:

# Dự đoán doanh số kem cho nhiệt độ 27°C
new_temp <- data.frame(temperature = 27)
predicted_sales <- predict(poisson_model, newdata = new_temp, type = "response")
print(paste("Doanh số kem dự đoán ở 27°C:", round(predicted_sales)))

Đoạn mã này tạo một điểm dữ liệu mới (27°C), sử dụng mô hình của chúng ta để dự đoán doanh số, và in kết quả.

Kết luận

Chúc mừng! Bạn đã tạo ra mô hình Phân tích回归 Poisson đầu tiên của mình trong R. Chúng ta đã bao quát rất nhiều nội dung, từ việc thiết lập dữ liệu đến việc làm dự đoán. Nhớ rằng, thực hành là chìa khóa của sự hoàn hảo, vì vậy đừng ngại thử nghiệm với các bộ dữ liệu của riêng bạn.

Dưới đây là tóm tắt nhanh về các phương pháp chúng ta đã sử dụng:

Phương pháp	Mô tả
data.frame()	Tạo một khung dữ liệu
glm()	Thực hiện một mô hình tuyến tính tổng quát
summary()	Cung cấp tóm tắt của mô hình
predict()	Làm dự đoán sử dụng mô hình

Tiếp tục khám phá, tiếp tục hỏi đáp, và quan trọng nhất, hãy tiếp tục vui vẻ với R! Ai biết được, có thể bạn sẽ dự đoán doanh số kem cho cuộc sống hàng ngày một ngày nào đó. ?

Chúc các bạn lập trình vui vẻ, những nhà khoa học dữ liệu tương lai!

Credits: Image by storyset