poisson回归
poisson回归是逻辑回归吗 -
Poisson回归和逻辑回归虽然都属于广义线性模型的范畴，但它们在模型结构、应用背景和预测目标上有着显著的区别。Poisson回归主要用于分析计数数据，而逻辑回归则专注于分类问题，特别是二元分类。因此，Poisson回归不是逻辑回归，两者在统计建模中各有其独特的应用场景。
通常情况下，建模人员会把问题从“哪一支队伍会胜出”改为“X队和Y队比赛，X队会进多少个球”，这里使用到的是一种名为“双变量泊松回归分析法”(bivariate Poisson regression)。“双变量”指的是，在做出某个单一结果的预测时需要参考两个相互影响的因素，比如一场比赛中的X队和Y队的表现。“回归有帮助请点赞。
Poisson回归和逻辑回归虽然都属于广义线性模型的范畴，但它们在模型结构、应用背景和预测目标上有着显著的区别。Poisson回归主要用于分析计数数据，而逻辑回归则专注于分类问题，特别是二元分类。因此，Poisson回归不是逻辑回归，两者在统计建模中各有其独特的应用场景。
通常情况下，建模人员会把问题从“哪一支队伍会胜出”改为“X队和Y队比赛，X队会进多少个球”，这里使用到的是一种名为“双变量泊松回归分析法”(bivariate Poisson regression)。“双变量”指的是，在做出某个单一结果的预测时需要参考两个相互影响的因素，比如一场比赛中的X队和Y队的表现。“回归有帮助请点赞。
在Poisson回归模型中， 假定方差和均值相等， 当方差大于或小于均值时就会出现过散布(overdispersion)问题或欠散布(underdispersion) 问题. 使用Poisson回归模型时出现的散布问题的最简单解决办法是使用提到的准Poisson回归模型， 而且还可以说明方差和均值的关系。准Poisson 模型拟合代码示例：glm(y~.,dat等我继续说。
在上述模型中，我们检测到一个潜在的过分散问题，因为比例因子，例如残差偏差的值/ DF远大于1。回想一下，过度分散的原因之一是异质性，其中每个协变量组合中的主体仍然差异很大。如果是这样的话，是否违背了Poisson回归模型的泊松模型的假设？上述R程序的输出：在这个模型中，随机分量在响应具有相同均值和等我继续说。
我想问一下,在SPSS中怎么做泊松回归,尽量具体点 -
SPSS中选择分析(ANALYSIS)-对数线性模型（LOGLINEAR）选中泊松回归（POISSON）就可以了。望采纳，
有以下三点。平稳性，独立性，普通性。不同的条件是Poisson回归要求等离散型，负二项回归分布不要求等离散性。
泊松回归和负二项回归怎么选择? -
lrtest H0: poisson will not be better than negative binomial Rejection of H0 means that poisson is better than negative binomial, so we choose poisson instead of nb, which has no conflict with the fact that Pseudo R2 of poisson is larger 好了吧！
data bb(drop=stderr chisq probchisq);set aa;rr=exp(estimate);lci=exp(lowerlrcl); /*不能在drop中删除*/ uci=exp(upperlrcl);proc print;run;
关于回归分析的选择 大神求助 急! -
如果Y是离散数据，则统一应该使用logistic回归，但具体logistic回归又分成三种类型。如果因变量Y提连续数据（通常也说Y是正态分布时），则应该使用线性回归（有时也称OLS最小二乘法回归）。还有一种较为特殊而且使用较少的回归叫Poisson回归，如果Y符合泊松分布此时则应该使用Poisson回归。
Stata是一个功能强大的统计分析工具，它不仅涵盖了传统统计方法，还囊括了近20年来发展起来的先进分析技术。其中包括Cox比例风险回归、指数与Weibull回归、多类和有序结果的logistic回归，以及Poisson回归、负二项回归和广义负二项回归等。随机效应模型也是其特色之一。对于数值变量数据，Stata提供了全面的分析还有呢？