使用泊松回归来分析船只损坏率（广义线性模型）

使用广义线性模型可以拟合泊松回归以便对计数数据进行分析。例如，在其他地方出现和分析的数据集 ¹ 与波浪对货船造成的损坏有关。如果有预测变量的值，便可将事件计数的模型建为以泊松比率发生，而且结果模型可以帮助您确定哪种类型的船最容易损坏。

本示例使用流 ships_genlin.str，该流引用了数据文件 ships.sav。数据文件和流文件分别位于 Demos 文件夹和 streams 子文件夹中。

由于分类汇总服务月数会随船只类型而变化，因此，在这种情况下为原始单元格计数建模会使人产生误解。这种测量承受风险程度的变量将在广义线性模型中作为偏移变量处理。此外，泊松回归假设因变量的对数在预测变量中为线性。因此，要使用广义线性模型来将泊松回归拟合到事故率，您需要使用 Logarithm of aggregate months of service。

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