R语言泊松回归：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，探索泊松回归的世界。如果你之前从未编程过，也不用担心——我将作为你的友好向导，我们会一步步地进行。在本教程结束时，你将对自己所能取得的成就感到惊讶！

什么是泊松回归？

在我们深入代码之前，先来了解一下泊松回归是什么。想象你在统计每天收到的电子邮件数量。有些日子你可能会收到5封，其他日子可能是10封，甚至20封。这种计数数据通常遵循我们所说的泊松分布，泊松回归帮助我们建模和预测这样的计数数据。

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，请前往R项目网站下载。安装完成后，打开RStudio（R的一个用户友好界面）如果你有，或者直接打开R。

创建泊松回归模型

现在，让我们来写一些真正的代码！

第一步：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，你将看到打印出的数据集。激动人心吧？我们刚刚创建了第一个R数据框！

第二步：构建泊松回归模型

现在，让我们创建我们的泊松回归模型：

# 创建泊松回归模型
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，泊松回归是其一种类型。
• 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") 指定我们使用泊松回归。

summary() 函数将给出关于你的模型的很多信息。如果它看起来令人畏惧——不用担心，我们会关注关键部分。

第三步：解释结果

在摘要输出中查找“Coefficients”部分。你将看到类似以下内容：

系数：
估计值  标准误差  z值  Pr(>|z|)
(Intercept) 0.123456   0.123456   9.999   <2e-16 ***
temperature 0.098765   0.004321  22.857   <2e-16 ***

温度的“估计值”告诉我们，对于温度的每度增加，冰淇淋销售的日志增加多少。如果它是正数（如我们的示例），这意味着随着温度的升高，冰淇淋销售也会增加——这有道理，对吧？

第四步：进行预测

现在，让我们预测一个新的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），使用我们的模型来预测销售，并打印结果。

结论

恭喜你！你刚刚在R中创建了你的第一个泊松回归模型。我们涵盖了从设置数据到进行预测的很多内容。记住，熟能生巧，所以不要害怕用你自己的数据集进行实验。

下面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，也许有一天你会为生计预测冰淇淋销售。）

祝编程愉快，未来的数据科学家们！

Credits: Image by storyset