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拟合 Poisson 模型概述

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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、拟合不同的链接函数以及使用检验样本或交叉验证来验证模型。

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。
有关详细信息，请转到已存储的模型概述。

在何处找到此分析

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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