Poisson Regression

释义 Definition

泊松回归：一种用于建模计数型数据（如事件发生次数）的回归方法，通常假设响应变量服从泊松分布，并通过链接函数（常用 log）把自变量与事件发生率（或均值）联系起来。也常用于率（rate）数据（可加入暴露量/offset）。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈpwɑːsɒn rɪˈɡrɛʃən/ （亦常见 /ˈpwɑːsɑːn rɪˈɡrɛʃən/）

例句 Examples

Poisson regression is useful for modeling the number of calls per hour.
泊松回归适合用来建模每小时的来电次数。

After controlling for age and exposure time, the researchers used Poisson regression to estimate how air pollution affects hospital admissions.
在控制年龄和暴露时间后，研究人员使用泊松回归来估计空气污染对住院人数的影响。

词源 Etymology

Poisson 来自法语姓氏，指法国数学家 Siméon Denis Poisson（泊松），与“泊松分布”同源；regression 源自拉丁语 regressio（“返回/回退”之意），在统计学中指用变量关系来进行预测与解释。“Poisson regression”字面即“以泊松分布为基础的回归模型”。

相关词 Related Words

• Count
• Rate
• Likelihood
• Overdispersion
• Offset
• GLM
• Link
• Negative Binomial

文献与著作 Literary / Notable Works

• Generalized Linear Models — McCullagh & Nelder（系统介绍GLM框架，泊松回归是核心例子之一）
• Regression Analysis of Count Data — Cameron & Trivedi（计数数据回归经典教材，含泊松回归与扩展）
• Modeling Count Data — Joseph M. Hilbe（围绕泊松回归、过度离散与负二项等实务建模）
• The Elements of Statistical Learning — Hastie, Tibshirani & Friedman（在回归与GLM相关章节中提及并应用）