ファース調整最大尤度とFDRを適用するのが適切なのはいつですか？現在一般化線形モデルパーソナリティでポアソンモデルを実行しています。パーソナリティは、ファースバイアス調整推定値を提供する機会を提供します。さらに、モデルが実行されたら、各モデル効果に誤検出率を適用することもできます。ただ興味がありました...いつこれらのオプションを使うべきですか？
再：ファース調整最大尤度とFDRを適用するのが適切なのはいつですか？まずはじめに助けて > 本 > 線形モデルの近似 。GLMの適合と解釈についてはたくさんの情報があります。
ファースバイアス調整には2つの主な目的があります。第１の目的は、推定値をゼロに向かって縮小することによってパラメータ推定値の偏りおよび標準誤差を減少させることである。この問題は、小さなデータセット、または2項GLMの場合に予測子が1つのレベルに関連付けられている（例、ロジスティック回帰）場合に問題になります。この方法の第２の目的は、問題を解決すること、またはロジスティック回帰の場合には完全にまたは準分離することである。
FDRは、非常に多くの同時t検定（つまり、有意な推定）がある場合に役立ちます。
