使用卜瓦松 (Poisson) 迴歸來分析船隻損壞率（廣義線性模型）

通用性線性模型可以用於適合卜瓦松 (Poisson) 迴歸來分析計數資料。例如，在其他位置 ¹ 呈現並分析的資料集涉及由波浪造成的貨船損壞。事故計數可以依給定預測數值的 Poisson 率發生建模，且產生的模型可以幫助您判定哪種運輸類型更容易受到損壞。

此範例使用串流 ships_genlin.str，它參照資料檔 ships.sav。該資料檔案位於 Demos 資料夾中，而串流檔位於 streams 子資料夾中。

在此情況下對原始資料格計數建模可能會誤導，因為聚集服務月份因運輸類型而異。此類測量風險「曝光」量的變數會在通用性線性模型中作為偏移變數進行處理。但是，Poisson 回歸假設應變數的對數在預測數中是線性的。 因此，若要使用通用性線性模型來將 Poisson 回歸用於事故率，您需要使用聚集服務月份的對數。

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