Rでポアソン回帰分析 - 統計学と疫学と時々、助教生活

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今回はRで学ぶデータサイエンスシリーズ『カテゴリカルデータ分析』の第7章ポアソン回帰分析のついてま...概要を表示 今回はRで学ぶデータサイエンスシリーズ『カテゴリカルデータ分析』の第7章ポアソン回帰分析のついてまとめる。 （超基本かと存じます） はじめに ポアソン分布というのは交通事故に代表されるように、その事象が発生する確率が極めて小さい事象に関する分布である。 このポアソン分布に従うデータの特徴とその場合のパラメータの推定法を学ぶ。 次に示す表はある市の2015年1月の脳梗塞による救急搬送の数を示している。 件数 0件 1件 2件 3件 4件 5件 6件 7件以上 日数 8 7 5 5 3 2 1 0 この結果を見ると、0件が最も多く7件以上起こった日は0である。 ポアソン分布のモデルは次のような過程で導かれるモデルである。 時間を細分化すると、各時間帯で発生しているイベントは1回だけである。 細かく分けた時間帯でのイベントの発生する確率は同じである。 他の時間帯のイベントの発生状況の影響を受けな

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