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各位前辈好 小弟又来发问 我的理解Poisson regression是指应变数服从poisson distribution的情况 我的问题是 那有什麽情况底下是不能用poisson regression 的呢? 例如 如果应变数不符合poisson distribution 的假设这样还可以使用吗? 例如: 1. 期望值不等於变异数 (过度离散) -> 这个应该要改用negtive binominal 2. 事件彼此发生有相关 3. 事件的发生率比较高 例如0.5 想问一下上面的2,3还可以使用poisson regression吗?如果不行,有其他的解法吗? --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 140.116.1.139 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Statistics/M.1591609421.A.D5F.html
1F:推 ksherry: 看你的目的是要作预测还是找有影响的解释变数 06/08 20:28
2F:→ marki: 找解释变数喔 06/08 21:59
3F:推 ksherry: 如果单纯找解释变数, 就一般线性回归模型去找就好了吧 06/09 10:20
4F:→ andrew43: 3. 其它log-linear model,例如loglinear-logistic 06/09 14:33
5F:→ yhliu: 先弄清楚什麽是 Poisson process 吧! 06/10 10:29
6F:推 chien533: 出现2的情况可考虑generalized linear mixed model(但 06/13 03:31
7F:→ chien533: 还是以Poisson model当基底)。3的情况仍旧可用Poisson 06/13 03:31
8F:→ chien533: model. 06/13 03:31







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