Quantile-Regression mit überdispersen Zählungsdaten?Was ist der beste Weg, um eine Quantilregression mit überdispersen Zählungsdaten durchzuführen?
Re: Quantile-Regression mit überdispersen Zählungsdaten?Wir werden wahrscheinlich mehr Informationen darüber benötigen, mit was Sie zu tun haben Generalisierte Regressionspersönlichkeit In Fit Model in JMP Pro wird die Quantile-Regression durchgeführt.
Können Sie uns sagen, was Sie versucht haben und was Ihre Daten sind?
Re: Quantile-Regression mit überdispersen Zählungsdaten?Meine Daten sind Eierzählungen (dh zwischen 0 und ~ 35.000). Ich verwende derzeit ein Poisson-GLM mit einem Parameter für die Überdispersion. Ich vereinfache mich hier (und bin mir sicher, dass ich einige wichtige Details mitbekomme). Da jedoch meine Antwortvariable niemals unter null liegen kann, hat einer meiner Ausschussmitglieder empfohlen, eine Quantil-Regression durchzuführen.
Gerne gehe ich näher auf mein experimentelles Design ein, wenn es dabei helfen würde, einen Zusammenhang für meine Daten zu schaffen.
Re: Quantile-Regression mit überdispersen Zählungsdaten? Quantile Regression von dem Generalisierte Regression Die Plattform in JMP Pro ist in Ihrem Fall absolut sinnvoll.
Sie könnten auch verwenden negative binomiale Regression, aber so oder so ist es wahrscheinlich gut.
Re: Quantile-Regression mit überdispersen Zählungsdaten?Und noch ein bisschen dazu @ Jeff_Perkinson Da Sie JMP Pro verwenden werden, empfiehlt es sich, die Modellvergleichsplattform von JMP Pro zu nutzen, um zu visualisieren und zu entscheiden, welcher Modellierungsansatz für das anstehende praktische Problem am besten geeignet ist. Hier ist ein Link zur JMP Pro-Onlinedokumentation für die Modellvergleichsplattform:
https://www.jmp.com/support/help/14-2/model-comparison.shtml#
