ポアソン回帰

ポアソン回帰は GLM（一般化線形モデル）の一種です。これは整数やカウントデータ（例：0, 1, 2, 3, …）を前提とします。状況によっては、ポアソン回帰は線形モデル（「Gaussian」回帰）よりも検出力が高い場合があります（たとえば、統計的に有意な傾向の検出）。

この演習では、lm() 関数で線形回帰を、glm() でポアソン回帰を作成します。

オブジェクト x と y はあらかじめ R に読み込まれています。