最近我老闆的資料裡有一個依變項是由10題單純詢問有沒有使用不同服務
相加得出的指標，所以這個依變項最小值=0 最大值=10，
而這個依變項有很多0，比較接近poisson的分佈，可能平均數等於變異數
所以他要我用posisson來處理。
我的問題是，poisson不是處理"固定時間"內事件發生機率的情況嗎？
像上述的資料也能稱做count data嗎？是允許用poisson來處理的嗎？
又如果不允許的話，請問是不是進行線性轉換，使用線性迴歸即可呢？
第二個問題是
我手上有一筆資料的分佈是一個比例的資料介於 0~1
但是他的分佈是三個峰分別是0, 0.5, 1
http://ppt.cc/GZ29
不曉得這樣的分佈各位建議怎麼處理呢？
我只有想到quantile regression，不曉得對不對？
謝謝:)
※ 編輯: evilove 來自: 67.167.206.227 (10/10 10:44)
1F：→ yhliu:不一定符合 Poisson, 但或許可算 Poisson like. 10/10 12:12
2F：→ yhliu:可能不符合 Poisson 的原因是 (1)10題不算多;(2)各題間相關. 10/10 12:13
3F：→ yhliu:若 X1,...,Xn 是相互獨立, 成功率極低的 Bernoulli 隨機變數 10/10 12:14
4F：→ yhliu:n 夠大, 而成功率加總值不大,則 X1+...+Xn 近似服從 Poisson 10/10 12:15
5F：→ bmka:第二個問題解釋一下response variable是怎麼得來的吧 10/13 12:44
6F：→ bmka:"% of total grants success"那麼應該有total grants跟 10/13 12:45
7F：→ bmka:numer of successful grants的原始資料吧(?) 10/13 12:46
8F：→ evilove:b大，你說的沒錯，有那兩項資料。 10/13 13:58
9F：→ bmka:try random effects model for binary data, 每個人是一個 10/14 05:28
10F：→ bmka:cluster, "number of grant applications"是cluster size 10/14 05:29
11F：→ bmka:outcome for each grant application is binary (success/ 10/14 05:30
12F：→ bmka:failure) 10/14 05:30
13F：→ evilove:謝謝b大，我來研究看看你說的方法^_^.... 10/14 07:01
14F：→ evilove:不過原來可以這樣用random effects model，受教了:) 10/14 07:03
15F：→ evilove:阿！我只有個人申請grant的總數，以及成功的總數，但是沒 10/14 07:09
16F：→ evilove:有每一筆grant是成功或失敗的資料:( 10/14 07:09
17F：→ bmka:you can create the variable by yourself. 10/14 09:47
18F：→ bmka:之所以不建議直接分析percentage是因為每個人申請件數不同 10/14 09:52
19F：→ bmka:件數多的人percentage的variability小,需要考慮weighing 10/14 09:54
20F：→ evilove:對不起，不太懂你說的自己做一個變項是什麼意思？我這個是 10/14 12:50
21F：→ evilove:survey的資料，一題問學者申請多少件，一題問成功多少件 10/14 12:51
22F：→ evilove:所以outcome for each grant application我沒辦法知道 10/14 12:52
23F：→ evilove:謝謝你的熱心～ 10/14 12:53
24F：→ bmka:申請五件成功三件不就三個1兩個0,其他的covariate就複製5次 10/14 19:18
25F：→ bmka:所以本來一個id行資料變成一個id m行,m是申請件數 10/14 19:21
26F：→ bmka: 一 10/14 19:24
27F：→ bmka:1跟0的順序對你的分析不會有影響 10/14 19:28
28F：→ bmka:因為同一個cluster(由id定義)的covarite都一樣 10/14 19:30
29F：→ evilove:喔喔喔，豁然開朗，真厲害！！感恩～ 10/15 00:29