## 如何在Python中实现泊松回归（GLM）
泊松回归是一种广泛应用于处理计数数据的回归分析模型。在Python中，我们可以使用`statsmodels`库来实现泊松回归（GLM，广义线性模型）。本文将引导你通过分步教程来实现泊松回归的过程。
### 实现流程概述
以下是实现泊松回归的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明
原创
2024-08-04 05:32:54
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我们首先从一个实例出发，来分析缘何泊松分布在经济社会生活中如此频繁地出现和使用。已知某家小杂货店，平均每周售出两个水果罐头，请问该水果店的最佳库存量是多少？（或者这么问，如果你是商家，你该如何储备货物？）假定不存在季节因素，可以近似认为，该问题满足以下三个条件：顾客购买水果罐头是小概率事件；（注意泊松分布刻画的是 rare events）购买水果罐头的顾客之间是独立的，也即不会互相依赖或者影响；顾
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2023-10-06 22:09:32
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泊松分布，要明白：泊松分布是二项分布n很大而p很小时的一种极限形式。二项分布：已知某件事情发生的概率是p，那么做n次试验，事情发生的次数就服从二项分布。泊松分布式某段连续的时间内事情发生的次数。事情发生的时间是可以忽略的。关注的是事件的发生。泊松分布是离散的变量。 这段时间是确定大小的，不是说某两件事件（不知何时发生）的间隔。把连续的时间分割层无数小份，那么每个小份之间都是相互独立的。在
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2023-11-19 12:20:44
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需要泊松回归的原因对因变量是离散型变量的问题建模时，普通的线性回归模型、定序回归模型和逻辑回归模型已经能解决我们大部分的需求。但有一类特殊的因变量记录某个特定事件出现的次数（有序的非负整数），它们被称之为“计数数据”。如果我们按照普通的线性回归模型建模： 虽然等号两边都是具有数值意义的实数，但是等号右边可以是任意连续值，但是等号左边只能是非负实数（计数数据）。因此普通的线性回归模型是无法对计数数据
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2023-12-11 11:56:27
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当用与数据科学相关的必备统计只是武装自己时，很重要的须知内容之一是分布（Distribution）。正如概率的概念引出了数学计算，分布协助将隐藏的真香可视化。下面是几种必须了解的重要分布。1.泊松分布（Poisson Distribution）泊松分布用于计算在一个连续时间间隔内可能出现的时间个数。比如，在任意一段时间内会接到多少通电话，或者有多少人在排队。泊松分布是一种离散型函数，这意味着事件只
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2023-09-23 20:57:39
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这几天在家躲避疫情，闲来无事，写了这个多重网格法求解泊松方程的算法的代码。 多重网格法可能是目前为止解泊松方程最快的算法，n个格点需要n次计算就可以收敛，而快速傅里叶变换的收敛速度是n*logn, 共轭梯度法是n^2.。多重网格法可以方便的应对各种边界条件，这一点比傅里叶变换之类的谱方法要好得多。多重网格法可以这么理解。泊松方程化为差分方程后，每个格点都可以写成一个方程，因此得到一个方程组。使用迭
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2023-12-16 15:10:36
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在raw image中，主要的噪声为两种，高斯噪声和散粒噪声，其中，高斯噪声是与光强没有关系的噪声，无论像素值是多少，噪声的平均水平（一般是0）不变。另一种是散粒噪声，因为其符合泊松分布，又称为泊松噪声，下图可见，泊松噪声随着光强增大，平均噪声也增大。 什么是散粒噪声？散粒噪声=泊松噪声=shot noise=poisson noiseShot noise存在的根本原因是因为光是由离散的
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2024-01-21 09:04:45
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在学习之前先介绍一个包：Scipy
Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。
1、离散概率分布伯努利分布：伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验（抛硬币） 我们首先用numpy的arange生
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2023-10-11 11:49:52
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spss modeler-回归正态分布（高斯分布）： 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。逆高斯分布：二项分布：二项分布就是重复n次独立的伯努利试验。（抛硬币）在每次试验中只有
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2024-03-14 17:15:27
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文章目录泊松噪音Knuth算法散列生成算法生成泊松噪音的图像 泊松噪音Knuth算法首先，回顾泊松分布的函数：其中，是期望值，而则是单调递减的指数函数，而我们所需要关心的函数区间是, 而观察函数图像，等效于一半指数函数，其中 另一方面，根据之前的关于 “泊松等待” 里介绍的，对于已发生的事件A，在接下来的时间里，随着时间增加，事件发生概率呈指数级下降。即有其中有这个限制条件存在。那么，假设打开快
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2023-10-26 13:58:10
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1. 泊松融合梳理： 图像融合是图像处理的一个基本问题，目的是将源图像中一个物体或者一个区域嵌入到目标图像生成一个新的图像。在对图像进行合成的过程中，为了使合成后的图像更自然，合成边界应当保持无缝。但如果源图像和目标图像有着明显不同的纹理特征，则直接合成后的图像会存在明显的边界。 针对这个问题，有人提出了一种利用构造泊
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2023-11-07 00:46:22
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本文介绍了如何用Python实现几种常见的概率分布模型，包括伯努利分布，二项分布，几何分布，泊松分布，正态分布和幂律分布。注：想直接看代码的请直接下滑跳过下面这段。涉及到的统计学知识在这里不做介绍，想了解相关知识的朋友推荐下面的链接进行学习。
这个是网易可汗学院的统计学公开课，涉及的知识包括：随机变量、均值方差标准差、统计图表、概率密度、二项分布、泊松分布、正态分布、大
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2024-05-06 16:07:54
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引言敲黑板，干货已到达战场！！！在数据分析中，二项分布、泊松分布是我们经常用到的两个分布，今天小编将会先简单介绍二项分布基础：伯努利试验、n重伯努利试验以及两点分布，接着咱们讲解二项分布和泊松分布的概念，完事之后，咱们讲解一下二项分布转换泊松分布求解的条件，最后通过python来看一下，为什么二项分布在某种条件下可以转换成泊松分布近似求解。伯努利试验相信大家都抛过硬币，抛硬币的时候是不是只有两种结
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2023-09-16 14:19:09
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例子：已知：【1小时(单位时间)生3个婴儿】==【频率lamda】一、泊松分布：自变量为1小时(t=1)生1个婴儿(n=1)或2个婴儿(n=2)或3个婴儿(n=3)...；因变量分别对应自变量根据公式所算出的概率。二、指数分布：自变量为生出婴儿（不管几个，必须得生出来）至少需要1个小时(t=1)或2个小时(t=2)或3个小时(t=3)...；因变量分别对应自变量根据公式所算出的概率。 注
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2024-03-07 12:25:23
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图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（只要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或者光电转换过程中产生的泊松噪声）等；目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：均值滤波算法：也称线性滤波，只要思想为领域
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2023-12-19 22:27:21
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function possion(lambda)
r=poissrnd(lambda,10000,1);
mean(r)
var(r)
rmin=min(r);
rmax=max(r);
x=linspace(rmin,rmax,rmax-rmin+1);
yy=hist(r,x);
yy=yy/length(r);
bar(x,yy)
end
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2023-07-28 21:11:12
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这学期的近代物理实验要做一个研究性实验，本来打算用真空镀膜实验加上椭偏仪实验来测自己做出的薄膜的厚度，后来放弃了，因为镀的银膜太厚了，在老师的carry下，我们做了闪烁探测器验证核衰变规律的实验。这个实验很简单，主要是使用高大上的仪器，但是得自己写实验报告，惨。学过数理统计的都知道，核衰变看作一个随机事件可认为是二项分布，而当二项分布的n和p相乘是一个常数而且n值较大的时候令$\lambda$=n
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2024-05-06 09:59:59
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主要内容：一、什么是泊松分布二、用Python解决实际问题三、泊松分布的形态变化泊松分布以法国数学家泊松命名，他在1837年出版了一篇关于泊松分布的论文。一、什么是泊松分布泊松分布通常是与固定时间或空间间隔内的计数相关的离散分布。比如：我平均每周写三篇文章，那我下周会写几篇文章？小明平均一个月健身7次，那下个月他会健身几次？马路边上平均每1000米停有20辆车，那下一个一千米停了多少辆车？老板平均
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2023-08-31 15:34:17
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模型检验I：后验估计检验一种检验模型拟合的方法是后验估计检验。这种方法很直观，回顾上节中，我们通过收集 200,000 个 μ 的后验分布样本来对泊松分布的参数 μ进行估计，每个样本都被认为是可信的参数值。后验预测检验需要从预测模型中产生新的数据。具体来说就是，我们已经估计了 200,000 个可信的泊松分布参数值μ，这意味着我们可以根据这些值建立 200,000 个泊松分布，然后从这些分布中随机
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2023-10-21 16:21:48
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泊松分布定义：如果随机事件A发生的概率是P，进行n次独立试验，恰巧发生了k次，则相应的概率可以用这样一个公式来计算：在实际事例中，当一个事件以固定的平均速率出现时随机且独立地出现时，那么这个时间在单位时间（面积或体积等）内出现的次数或个数近似服从泊松分布。如：某医院平均每小时出生3个婴儿；（单位时间）某公司平均每小时接到3.5个电话；（单位时间）数学性质一：泊松分布是正态分布的一种微观视角，是正态
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2023-11-15 14:54:11
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