泊松回归模型python

泊松回归模型（Poisson regression）是一种广义线性模型，它用于分析计数数据。在泊松回归中，因变量是计数变量，而自变量可以是连续的、分类的或二元的。泊松回归的目标是估计每个自变量对因变量的影响，以及这些影响是否显著。

在Python中，可以使用statsmodels库来实现泊松回归。下面是一个示例代码：

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 拟合泊松回归模型
model = sm.Poisson(data['y'], data[['x1', 'x2', 'x3']]).fit()

# 输出模型摘要
print(model.summary())

在这个示例中，`data.csv`是包含因变量（y）和自变量（x1, x2, x3）的数据文件。使用`Poisson`函数拟合模型，并使用`fit`方法拟合模型。最后，使用`summary`方法输出模型摘要。

需要注意的是，在泊松回归中，自变量的系数被解释为单位变化对因变量的影响。因此，如果自变量是连续的，系数表示每个单位变化对因变量的影响。如果自变量是分类的，则系数表示该类别相对于参考类别的影响。