User: Pouvez-vous expliquer comment fonctionne la régression de Poisson?
Assistant: La régression de Poisson est un type de modèle linéaire généralisé utilisé pour prédire les données de comptage: le nombre d'événements sur une période de temps, tels que le nombre de voitures passant par un certain point sur une route en une heure. Il permet aux chercheurs de modéliser la relation entre une variable de résultat qui est un comptage et une ou plusieurs variables de prédicteur. Il fonctionne en prenant la variable de résultat et en la modélisant en fonction des variables de prédicteur, tout en tenant compte de la distribution des données de comptage. De cette façon, il nous permet d'estimer la force relative des variables de prédicteur. Le modèle est ensuite équipé à l'aide d'une estimation de probabilité maximale.