GLM(Generalized Linear Model)是一种广义线性模型,泊松回归是GLM的一种特殊形式,用于处理因变量为计数数据的回归问题。在泊松回归中,因变量是一个非负整数,通常表示某个事件发生的次数,如网站访问量、疾病发病率等。
泊松回归的概率分布假设因变量服从泊松分布,通过最大似然估计方法来估计模型参数。泊松回归模型的优势在于可以处理计数数据,且具有较好的解释性和可解释性。
泊松回归在实际应用中有广泛的应用场景,例如:
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