使用拟合 Poisson 模型可以了解一组预测变量和一个响应之间的关系,该响应描述事件在有限观测空间中出现的次数。Poisson 响应对事件进行计数,如在产品上检测到的缺陷数量。 可以包括交互作用项和多项式项、执行逐步回归和拟合不同的链接函数。

例如,某电路板制造商想要对电路板上的焊接缺陷数进行建模。

在执行分析之后,Minitab 将存储模型,以便执行如下操作:
  • 预测新观测值的响应。
  • 绘制变量之间的关系图。
  • 查找对一个或多个响应进行优化的值。
有关更多信息,请转到已存储的模型概述

在何处查找此分析

要拟合 Poisson 回归模型,请选择统计 > 回归 > Poisson 回归 > 拟合 Poisson 模型

何时使用备择分析

  • 如果您的响应变量有两个类别(如通过和失败),请使用拟合二元 Logistic 模型
  • 如果您的响应变量包含三个或更多采用一定自然顺序的类别(如非常不同意、不同意、中立、同意和非常同意),请使用顺序 Logistic 回归
  • 如果您的响应变量包含三个或更多不采用自然顺序的类别(如擦痕、凹陷和撕裂),请使用名义 Logistic 回归
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