R语言 构建出泊松回归模型后如何预测y值不使用predict函数

在R语言中，可以使用glm()函数来构建泊松回归模型，然后使用模型参数来预测y值。以下是一个示例代码：

# 构建泊松回归模型
model <- glm(y ~ x1 + x2, family = poisson(link = "log"), data = your_data)

# 获取模型参数
coefficients <- coef(model)

# 计算线性预测值
linear_predictor <- coefficients[1] + coefficients[2]*x1 + coefficients[3]*x2

# 计算指数预测值
predicted_y <- exp(linear_predictor)

# 打印预测值
print(predicted_y)

在上述代码中，your_data是包含了自变量x1和x2以及因变量y的数据集。glm()函数使用family = poisson(link = "log")来指定泊松回归模型，并返回一个glm对象。通过coef()函数获取模型的系数，然后使用这些系数计算线性预测值和指数预测值。

请注意，这种方法仅适用于泊松回归模型，对于其他类型的回归模型可能需要不同的计算方法