作者marki (marki)
看板Statistics
標題[問題] Poisson 迴歸與分佈
時間Mon Jun 8 17:43:39 2020
各位前輩好 小弟又來發問
我的理解Poisson regression是指應變數服從poisson distribution的情況
我的問題是 那有什麼情況底下是不能用poisson regression 的呢？
例如 如果應變數不符合poisson distribution 的假設這樣還可以使用嗎？
例如:
1. 期望值不等於變異數 (過度離散) -> 這個應該要改用negtive binominal
2. 事件彼此發生有相關
3. 事件的發生率比較高 例如0.5
想問一下上面的2,3還可以使用poisson regression嗎？如果不行，有其他的解法嗎？
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1F：推 ksherry: 看你的目的是要作預測還是找有影響的解釋變數 06/08 20:28
2F：→ marki: 找解釋變數喔 06/08 21:59
3F：推 ksherry: 如果單純找解釋變數, 就一般線性迴歸模型去找就好了吧 06/09 10:20
4F：→ andrew43: 3. 其它log-linear model，例如loglinear-logistic 06/09 14:33
5F：→ yhliu: 先弄清楚什麼是 Poisson process 吧! 06/10 10:29
6F：推 chien533: 出現2的情況可考慮generalized linear mixed model(但 06/13 03:31
7F：→ chien533: 還是以Poisson model當基底）。3的情況仍舊可用Poisson 06/13 03:31
8F：→ chien533: model. 06/13 03:31