[解決済み] ポアソン回帰を実装するには？

質問

一般化線形モデルには2種類あります。
1. 対数線形回帰（別名：ポアソン回帰
2. ロジスティック回帰

PythonでPoisson Regressionを実装して価格弾力性を予測する方法は？

どのように解決するのですか？

をご覧ください。 スタットモデル パッケージで提供されています。

以下は 例

を回避するために、もう少し入力が必要です。 リンクのみ回答

あなたがPythonを知っていると仮定して、私が以前に述べた例の抜粋を紹介します。

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.genmod.generalized_estimating_equations import GEE
from statsmodels.genmod.cov_struct import (Exchangeable,
    Independence,Autoregressive)
from statsmodels.genmod.families import Poisson

pandas は、ポアソンモデルのフィードに使用したいデータを含むデータフレームを保持します。 statsmodels パッケージには、線形、プロビット、ポアソンなどの統計モデルの大規模なファミリーが含まれています。ここからポアソンファミリーモデルをインポートします（ヒント：最後のインポートを参照）。

モデルを適合させる方法は次の通りです（従属変数を y で、IVがage, trt, baseです)。

fam = Poisson()
ind = Independence()
model1 = GEE.from_formula("y ~ age + trt + base", "subject", data, cov_struct=ind, family=fam)
result1 = model1.fit()
print(result1.summary())

私はあなたの問題の本質をよく知らないので、データを数える必要がある場合は、負の二項回帰を見ることをお勧めします。

Rのポアソン回帰については、ググればいくらでも情報があります。

この回答がお役に立てれば幸いです。