具有過度分散計數數據的分位數回歸？使用過度分散的計數數據執行分位數回歸的最佳方法是什麼？
Re：具有過度分散計數數據的分位數回歸？我們可能需要更多關於你所面對的信息廣義回歸人格在JMP Pro中的Fit Model中，將進行分位數回歸。
你能告訴我們你的嘗試以及你的數據是什麼嗎？
Re：具有過度分散計數數據的分位數回歸？我的數據是蛋數（即0到35,000之間）。我目前正在使用具有過度離散參數的Poisson GLM。我在這裡進行了簡化（並且我確定我正在對一些重要的細節進行上釉）但由於我的響應變量永遠不會小於零，我的一位委員會成員建議我嘗試運行分位數回歸。
我很樂意詳細介紹我的實驗設計，如果它們有助於為我的數據提供一些背景信息。
Re：具有過度分散計數數據的分位數回歸？分位數回歸來自廣義回歸 JMP Pro中的平台在您的情況下是完全合理的。
你也可以用負二項式回歸但無論哪種方式都可能沒問題。
Re：具有過度分散計數數據的分位數回歸？並添加一點 @Jeff_Perkinson 我建議，因為您將使用JMP Pro，我鼓勵您利用JMP Pro的模型比較平台來幫助您可視化並確定哪種建模方法最適合手頭的實際問題。以下是模型比較平台的JMP Pro在線文檔的鏈接：
https://www.jmp.com/support/help/14-2/model-comparison.shtml#
