Підгонка регресії Пуассона в R

У цій вправі ви виконаєте підгонку регресії Пуассона за допомогою glm(). GLM у R використовують ту саму формульну нотацію, що й лінійні моделі: response ~ predictor. Однак у моделі також потрібно вказати тип похибки або розподіл за допомогою аргументу family = .... Щоб виконати регресію Пуассона, встановіть family рівним "poisson" (не забудьте додати лапки " навколо poisson).

Ви використаєте змодельований набір даних із предиктором time і відгуком count.

Реальним прикладом можуть бути кількість набраних очок, кліки на вебсторінці або кількість птахів, яких ви бачите у своє вікно.

Ця вправа є частиною курсу

Узагальнені лінійні моделі в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використовуючи датафрейм dat, підженіть регресію Пуассона, де count прогнозується за time, із сім'єю poisson. Збережіть модель як poisson_out.
Виведіть poisson_out на екран.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# fit y predicted by x with data.frame dat using the poisson family
poisson_out <- ___

# print the output
print(___)

Редагувати та запускати код