具有过度分散计数数据的分位数回归？使用过度分散的计数数据执行分位数回归的最佳方法是什么？
Re：具有过度分散计数数据的分位数回归？我们可能需要更多关于你所面对的信息广义回归人格在JMP Pro中的Fit Model中，将进行分位数回归。
你能告诉我们你的尝试以及你的数据是什么吗？
Re：具有过度分散计数数据的分位数回归？我的数据是蛋数（即0到35,000之间）。我目前正在使用具有过度离散参数的Poisson GLM。我在这里进行了简化（并且我确定我正在对一些重要的细节进行上釉）但由于我的响应变量永远不会小于零，我的一位委员会成员建议我尝试运行分位数回归。
我很乐意详细介绍我的实验设计，如果它们有助于为我的数据提供一些背景信息。
Re：具有过度分散计数数据的分位数回归？分位数回归来自广义回归 JMP Pro中的平台在您的情况下是完全合理的。
你也可以用负二项式回归但无论哪种方式都可能没问题。
Re：具有过度分散计数数据的分位数回归？并添加一点 @Jeff_Perkinson 我建议，因为您将使用JMP Pro，我鼓励您利用JMP Pro的模型比较平台来帮助您可视化并确定哪种建模方法最适合手头的实际问题。以下是模型比较平台的JMP Pro在线文档的链接：
https://www.jmp.com/support/help/14-2/model-comparison.shtml#
