偏ったカウントデータを分析用に変換するやあみんな、
モデルの構築に使用したい、大きく偏ったカウント データがあります。データは、対数変換形状を使用するとはるかに良く見えますが、カウント データであるため、対数モデルでは機能しないゼロが大量にあります。オンラインで読むと、ポアソン分布のようなものを使用する必要があるようですが、JMP でそれを行う方法がわかりません。
ご指導いただければ幸いです。よろしくお願いいたします。
Re: 分析用に偏ったカウントデータを変換するありがとうピーター！ GLMのリンクを確認してみます。Re: 分析用に偏ったカウントデータを変換するあなたへのいくつかの考え:
1. Fit Model プラットフォームで一般化線形モデルのパーソナリティを試してみるとよいでしょう。 モデル仕様ウィンドウの一部として、応答分布 (ポアソンはオプション) とリンク関数 (対数はオプションの 1 つ) を指定できます。 一般化線形モデルのパーソナリティに関する JMP オンライン ドキュメントへのリンクは次のとおりです。
https://www.jmp.com/support/help/14-1/generalized-linear-models.shtml#
2. JMP Pro をお持ちの場合、モデルの適合、一般化回帰の性格内に、あなたが説明したような状況に対するゼロインフレート ポアソン分布オプションがあります...応答母集団内でゼロが優勢である。 一般化回帰の性格分布ノートに関する JMP Pro オンライン ドキュメントへのリンクは次のとおりです。
https://www.jmp.com/support/help/14-1/distribution.shtml
Re: 分析用に偏ったカウントデータを変換する私はよくガンマ ポアソンを使用して、ピークが 0 になるカウント分布を当てはめます。これに関する JMP ヘルプも気に入っています。
