ポアソン回帰の基礎

まず、ポアソン回帰の基本的な考え方について説明します。ポアソン回帰は、目的変数が非負の整数であり、イベントの発生回数を表す場合に使用されます。例えば、ウェブサイトへの訪問者数や電話の着信数などが該当します。

次に、ポアソン回帰の数学的なモデルを説明します。ポアソン回帰では、目的変数の条件付き平均が説明変数の線形結合で表されると仮定します。具体的には、以下のようなモデルが考えられます。

λ = exp(β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + ... + βₚxₚ)

ここで、λは目的変数の条件付き平均、β₀、β₁、β₂は回帰係数、x₁、x₂、...、xₚは説明変数を表します。

最後に、ポアソン回帰の実装方法について説明します。R言語やPythonの統計パッケージを使用することで、ポアソン回帰を簡単に実行することができます。具体的なコード例をいくつか紹介します。

R言語の場合:

# ポアソン回帰モデルの適用
model <- glm(count ~ x1 + x2, family = poisson, data = mydata)
# 回帰係数の推定結果の表示
summary(model)

Pythonの場合:

import statsmodels.api as sm
# ポアソン回帰モデルの適用
model = sm.GLM(count, X, family=sm.families.Poisson()).fit()
# 回帰係数の推定結果の表示
print(model.summary())

以上が、ポアソン回帰の基本的な概念やコードの一例です。この記事を参考にしながら、自身のデータにポアソン回帰を適用してみてください。