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（重定向自广义相加混合模型 泊松）
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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0.2部署
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|---|---|
广义相加混合模型_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 Mixed Model_Poisson |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | GAMMPoisson |
| 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 | |
广义相加混合模型是混合效应和相加模型的结合，不仅可以引进随机效应，还可以对重复测量的自变量X及其他协变量使用曲线拟合。GAMM也是用来探测到非线性回归的影响,与GAM相比,多了个random effects。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：能够捕捉预测变量的非线性效应，并且可以处理随机效应，即数据的群体级别的异质性或连续性的依赖关系。可以处理非线性关系的计数数据，同时考虑固定效应和随机效应。 参数：选择泊松分布因变量，数值型曲线拟合变量，随机变量，和自变量。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 6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 | 广义相加混合模型_负二项 |
| 下一节点 | 分位回归 |
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