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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0.2部署
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广义相加模型_泊松  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | Generalized Additive Model_Poisson |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | GAMPoisson |
| 功能亚类别 | 回归分析 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | R |
| 节点简介 | |
广义相加模型是一种自由灵活的统计模型,它可以用来探测到非线性回归的影响。允许在未知因变量与自变量之间关系的情况下，使用非线性平滑项来拟合模型。非参数平滑项是把自变量划分成多个连续的区间，每一个区间都用单独的线性函数或非线性的低阶多项式函数来拟合。其生成的回归线为平稳、光滑的曲线。泊松回归是用来为计数资料和列联表建模的一种回归分析,因变量为计数变量,解决的问题是在特定时间内发生n个事件的概率。回归需要满足以下条件:一个事件的发生不影响其它事件的发生,即事件独立发生,不存在传染性、聚集性的事件。因变量Y服从泊松分布,总体均数等于总体方差。 用途：处理预测变量和响应变量之间复杂非线性关系的统计模型，用于分析计数数据。 参数：选择泊松分布因变量，数值型曲线拟合变量，和自变量。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 5个 |
| Output-出口 | 2个 |
| Loop-支持循环 | 是 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | 广义相加模型_负二项 |
| 下一节点 | 广义估计方程_高斯 |
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