ฉันกำลังมองหาแบบจำลองข้อมูลบางอย่าง แต่ฉันไม่แน่ใจว่าแบบจำลองชนิดใดที่ฉันสามารถใช้ได้ ฉันมีข้อมูลนับและฉันต้องการรูปแบบที่จะให้การประมาณค่าพารามิเตอร์ของทั้งค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนของข้อมูล นั่นคือฉันมีปัจจัยการทำนายที่หลากหลายและฉันต้องการตรวจสอบว่ามีปัจจัยใดที่ส่งผลต่อความแปรปรวน (ไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ยของกลุ่ม)
ฉันรู้ว่าการถดถอยของปัวซองจะไม่ทำงานเพราะความแปรปรวนเท่ากับค่าเฉลี่ย สมมติฐานนี้ไม่ถูกต้องในกรณีของฉันดังนั้นฉันรู้ว่ามีการกระจายเกินจริง อย่างไรก็ตามโมเดลทวินามลบเชิงลบจะสร้างพารามิเตอร์ overdispersion เดียวเท่านั้นไม่ใช่แบบจำลองฟังก์ชันของตัวทำนายในโมเดล รูปแบบใดที่สามารถทำได้
นอกจากนี้การอ้างอิงถึงหนังสือหรือกระดาษที่กล่าวถึงรูปแบบและ / หรือแพคเกจ R ซึ่งใช้รูปแบบจะได้รับการชื่นชม
1
คุณจะรู้ได้อย่างไรว่ามีการใช้เกินขนาดโดยไม่มีการถดถอยปัวซองครั้งแรก ท้ายที่สุดแล้วการเปรียบเทียบความแปรปรวนของค่าraw (การตอบสนอง) กับค่าเฉลี่ยนั้นไม่เกี่ยวข้อง: สิ่งที่สำคัญคือความดีของแบบจำลอง Poisson (นี่คือการเปรียบเทียบการกระจายตัวของเศษซากในแบบจำลองเชิงเส้นเปรียบเทียบกับการประเมิน การกระจายของตัวแปรตอบสนอง) อีกวิธีหนึ่งในการทำเช่นนี้คือการเชื่อมโยงระหว่างตัวแปรอิสระและการตอบสนองสามารถสร้างการปรากฏตัวของการกระจายเกินเหตุแม้ในรูปแบบปัวซองที่แม่นยำอย่างสวยงาม
—
whuber
@whuber นั่นคือจุดยุติธรรม สำหรับผู้ทำนายหมวดหมู่เพียงคนเดียวที่ดูความแปรปรวนและค่าเฉลี่ยของกลุ่มย่อยจะเพียงพอที่จะตรวจสอบการกระจายตัวเกินขนาด แต่สำหรับการถดถอยปัวซองหลายตัวแปรก็ไม่ได้ เพื่อประโยชน์ในการโต้แย้งสมมติว่าทั้งปัวซองและการถดถอยแบบทวินามเชิงลบได้ถูกทำขึ้นแล้วและทวินามลบนั้นแสดงว่าเหมาะสมกว่าด้วยการเปรียบเทียบแบบจำลองของโนวา ที่ควรบ่งบอกถึงการโอเวอร์โหลด เมื่อพิจารณาแล้วความแปรปรวน / การกระจายเกินเหตุสามารถจำลองแบบพารามิเตอร์มากกว่าค่าคงที่ได้อย่างไร
—
Brian Diggs
ฉันคิดว่ามีบทหนึ่งในMcCullagh และ Nelder โมเดลเชิงเส้นทั่วไปรุ่นที่ 2ที่ครอบคลุมสิ่งนี้ (แต่สำเนาของฉันที่ทำงาน) ... จะไม่มีความเป็นไปได้จริง แต่คุณสามารถใช้โอกาสเสมือนจริงและอื่น ๆ อาจเป็นชื่อของบท คุณใช้การกระจายน้ำหนักซ้ำอย่างน้อยกำลังสองน้อยที่สุดแม้ว่าจะไม่มีรูปแบบความน่าจะเป็นที่สอดคล้องกัน
—
Karl
บทที่ 10 ของ McCullagh และ Nelder กล่าวถึงการสร้างแบบจำลองร่วมของค่าเฉลี่ยและการกระจายคือการกำหนดพารามิเตอร์ทั้งค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน ความเป็นไปได้ที่ขยายตัวเป็นเครื่องมือหลัก แต่ในบางสถานการณ์อาจมีข้อกังวลเกี่ยวกับวิธีการนั้น
—
guest