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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0部署
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|---|---|
广义线性回归_泊松  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | Generalized Linear Model_Poisson |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | GLMPoisson |
| 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 | |
广义线性回归是一种应用灵活的线性回归模型,该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。通过联结函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。 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：用于处理响应变量为非负整数的情况，例如计数数据。泊松回归模型假设响应变量的方差等于其均值。 参数：选择泊松分布因变量，和自变量 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 4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 | 广义线性回归_负二项 |
| 下一节点 | 广义线性回归_伽玛 |
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