5.5.2　泊松回归模型的应用

5.5.2　泊松回归模型的应用

本小节介绍泊松回归模型的应用,以调查得到的某城市60个家庭的每年外出旅游次数为例,如表5-6所示。其中,No表示样本编号,x 1表示家庭年收入,x 2表示家庭是否有汽车(1表示有汽车,0表示没有汽车),y表示家庭每年外出旅游的次数。以y为因变量,x 1、x 2为自变量,构建泊松回归模型。

表5-6　某城市家庭每年外出旅游次数

续表

泊松回归模型的应用步骤如下。

(1)确定自变量和因变量,本例中x 1、x 2为自变量,y为因变量。

(2)使用glm()函数构建泊松回归模型,代码如下:

运行上述代码,可得到泊松回归模型输出的结果,如图5-10所示。由图5-10可以看出,x 1和x 2的系数都是显著的,说明家庭的年收入和家庭是否有汽车对家庭每年外出旅游的次数影响统计显著。

由结果可得回归模型为ln y^＝0.548＋0.028x 1＋0.656x 2。

本例中家庭年收入x 1的回归系数是0.028,其含义为:在保持其他变量不变的情况下,家庭年收入增加1万元,家庭外出旅游次数的对数均值将增加0.028,即ln y^增加0.028,因此家庭外出旅游的次数将增加exp(0.028)≈1.028次。

图5-10　泊松回归模型输出结果