如何在R语言中基于拟合的泊松回归模型计算特定Y值的概率？

泊松回归的响应变量（此处为急诊患者数量Patients）服从泊松分布，对于给定的期望值λ，Y=k的概率计算公式为：

P(Y=k) = (λᵏ × e⁻λ) / k!

其中λ就是你通过predict()得到的期望值（此处为12.8），k是你要计算的患者数量（此处为16）。

在R中可以直接用dpois()函数快速计算这个概率，具体步骤如下：

方法一：直接使用已知的λ值 #

如果你已经确认λ=12.8，直接调用函数即可：

dpois(16, lambda = 12.8)

方法二：从模型中动态获取λ并计算 #

如果需要避免手动输入λ的误差，可直接从拟合好的模型中提取期望值再计算：

# 获取周二有公共活动时的患者数量期望值λ
lambda <- predict(fit, data.frame(Day="Tu", Event="yes"), type = "response")
# 计算Y=16时的概率
probability <- dpois(16, lambda = lambda)
# 查看结果
probability

运行上述代码后，输出的数值就是周二当天有16名急诊患者的概率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Produnis