广义相加混合模型 泊松：修订间差异

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2024年1月19日 (五) 19:13的最新版本

Generalized Additive Mixed Model Poisson.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0.2部署
广义相加混合模型_泊松Generalized Additive Mixed Model Poisson.svg
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
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
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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