如何在R语言中构建和执行Poisson回归模型？

在R语言中，你可以使用内置的`glm()`函数来构建和执行Poisson回归模型。Poisson回归是一种常用于计数型数据的广义线性模型，尤其当数据的均值接近方差时适用。下面是一个简单的步骤来创建一个Poisson回归模型：

1. 首先，确保你已经安装了基础的`stats`包，如果没有，可以使用`install.packages("stats")`来安装。

2. 导入需要的数据集。例如，假设你的数据集存储在`df`数据框中，其中包含一个响应变量`count_response`和一个或多个解释变量`predictor_var1`, `predictor_var2`, 等。

library(stats)  # 加载stats包
data(df)

3. 使用`glm()`函数创建模型。这里的`family=poisson()`表示我们要建立的是Poisson模型。语法是：

   model_poisson <- glm(count_response ~ predictor_var1 + predictor_var2, 
                        family = poisson(), data = df)

4. 查看模型的摘要，包括系数、标准误差、t值、p值等信息，可以用`summary()`函数：

   summary(model_poisson)

5. 进行预测或估计响应值，可以使用`predict()`函数：

   predictions <- predict(model_poisson, newdata = some_new_data)  # 替换some_new_data为你想要预测的新数据