请根据以下题目编写R语言代码：运用AER包中的Affairs数据框 1)选出最合适的变量及泊松回归模型 2)根据受访者的特征预测其在一年内可能出现的感情危机的次数

首先，我们需要导入`AER`包，并加载`Affairs`数据集。接着，我们将按照步骤选择合适的变量，并建立泊松回归模型来预测受访者在一年内可能出现的感情危机次数。假设我们可能会考虑以下几个可能相关的变量：性别（gender）、年龄（age）、已婚年数（yearsmarried）、孩子数量（children）、宗教参与度（religiousness）、教育水平（education）和职业（occupation）。

# 1) 导入必要的包并加载数据
library(AER)
data(Affairs)

# 2) 数据预处理和变量选择
# 检查缺失值
sum(is.na(Affairs))
# 如果有缺失值，可以考虑删除或填充
Affairs <- na.omit(Affairs)  # 删除缺失值，实际操作需视具体情况而定

# 可能感兴趣的变量列表
potential_variables <- c("gender", "age", "yearsmarried", "children",
                         "religiousness", "education", "occupation")

# 根据领域知识或相关研究确定变量对感情危机频率的影响，选取可能最相关的变量
selected_variables <- subset(potential_variables, Affairs[, selected_variables] %in% c("male", "female"))  # 例如，假设性别对危机频率有影响

# 3) 构建泊松回归模型
model_fit <- glm(crisis_frequency ~ ., data = Affairs[selected_variables], family = poisson())  # crisis_frequency是我们假设的情感危机次数，需要实际数据替换

# 查看模型摘要
summary(model_fit)

# 4) 预测新样本的感情危机次数
# 假设我们要预测一位新的受访者，数据格式应与原数据一致
new_subject_data <- data.frame(gender = "male",  # 替换为新的受访者特征
                                age = ...,  # 用具体年龄值替换...
                                yearsmarried = ...,  # ...已婚年数...
                                children = ...,  # ...孩子数量...
                                religiousness = ...,  # ...宗教参与度...
                                education = ...,  # ...教育水平...
                                occupation = ...)  # ...职业...

predicted_crisis <- predict(model_fit, newdata = new_subject_data, type = "response")  # 返回预测次数

请注意，上述代码中的省略号（...）需要你提供具体的数值来替换。此外，对于变量的选择和模型建立，通常需要依据领域知识和统计方法（如变量相关性分析、逐步回归等）进行。在实际应用中，你需要检查数据质量、变量之间的关联性和模型的假设满足情况。最后，不要忘记检查回归模型的诊断统计（如残差图和模型拟合优度）。