比较泊松回归结果
创始人
2024-12-15 01:30:25
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要比较泊松回归结果，可以使用以下步骤和代码示例：

  1. 导入所需的库和数据：
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')
  1. 创建自变量和因变量：
# 创建自变量和因变量
X = data[['X1', 'X2']]
y = data['y']
  1. 拟合泊松回归模型：
# 添加常数项
X = sm.add_constant(X)

# 拟合泊松回归模型
poisson_model = sm.Poisson(y, X).fit()
  1. 比较模型结果：
# 打印模型摘要
print(poisson_model.summary())

在模型摘要中，你可以查看回归系数的估计值、标准误差、置信区间和p值。你还可以根据这些结果来比较不同自变量的影响。

此外，你还可以使用其他方法来比较泊松回归结果，例如计算伪R平方或使用假设检验来比较不同模型的拟合优度。这些方法可以根据具体需求来选择使用。

希望这个解决方法能对你有所帮助！

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