過分散カウントデータによる分位点回帰過分散カウントデータを使用して分位点回帰を実行するための最良の方法は何ですか？
再分散カウントデータによる分位点回帰？私達はおそらくあなたが直面していることについてもう少し情報が必要ですが一般化回帰パーソナリティ JMP Proのフィットモデルでは分位点回帰を行います。
あなたが何を試したのか、そしてあなたのデータは何かを教えてください。
再分散カウントデータによる分位点回帰？私のデータは卵の数です（つまり、0から35,000まで）。私は現在、過分散パラメータを持つPoisson GLMを使用しています。私はここで単純化しています（そしていくつかの重要な詳細に目を通していると私は確信しています）、私の応答変数は決してゼロより小さくなることはできません。
私の実験計画についてより詳細に調べていただきたいのですが、それらが私のデータに何らかの文脈を提供するのに役立つのであれば幸いです。
再分散カウントデータによる分位点回帰？分位数回帰から一般化回帰あなたの場合JMP Proのプラットフォームは全く合理的です。
あなたも使うことができます負の二項回帰しかしどちらの方法でもおそらく大丈夫です。
再分散カウントデータによる分位点回帰？そしてに少し追加する @Jeff_Perkinson JMP Proを使用することになるので、JMP ProのModel Comparisonプラットフォームを活用して、当面の実際的な問題に最適なモデリングアプローチを視覚化して判断できるようにすることをお勧めします。モデル比較プラットフォームに関するJMP Proの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/14-2/model-comparison.shtml#
