Uso delle statistiche sulla bontà dell'adattamento in Poisson GLMSto usando JMP Pro 15 per eseguire un modello lineare generalizzato con una distribuzione di Poisson e una funzione di collegamento log. Mi è stato detto di usare Poisson perché ho dati di conteggio con valori che vanno da un minimo di 1 a un massimo di 118 con la maggior parte che cade nell'intervallo da 5 a 50. Il modello mostra 2 statistiche di bontà di adattamento (pearson, deviance) che hanno entrambi valori di p inferiori a 0,05. Ciò significa che i risultati del modello non sono validi e devo rianalizzare utilizzando una distribuzione diversa? Questo blog di seguito sembra indicare che i risultati del solo test di devianza sono in qualche modo inaffidabili.
https://thestatsgeek.com/2014/04/26/deviance-goodness-of-fit-test-for-poisson-regression/
AnalyticsRi: Uso della bontà delle statistiche di adattamento in Poisson GLML'intero modello LRT è significativo. La bontà dei test di adattamento indica una mancanza di adattamento. Forse includere un termine di interazione?
Come sono i grafici diagnostici?
Ri: Uso della bontà delle statistiche di adattamento in Poisson GLMGrazie Marco. Ci sono stati alcuni problemi di dispersione eccessiva, credo, con i dati. Questa mattina ho provato una distribuzione binomiale negativa e quella misura mi sembra molto migliore.
Ri: Uso della bontà delle statistiche di adattamento in Poisson GLMHai richiamato l'opzione di dispersione eccessiva nella finestra di dialogo di avvio quando hai adattato la distribuzione di Poisson?
