零膨脹正連續計數資料的DSD分析工作流程嘿，
我收集了一些在DSD混雜因素框架下進行的計數資料。
我知道Fit DSD模組可能並不適用於這類數據。所以我想知道，考慮到二階項中的混雜因素，模型選擇的最佳工作流程是什麼？
我已經用 ZI Gamma 和前向 AICc 測試了 GLM，但我還是忍不住考慮奇點對它的影響。
謝謝你！
進階統計建模實驗設計回覆：零膨脹正連續計數資料的DSD分析工作流程嗨@Tiago ，
歡迎加入社群！
如果沒有更多背景資訊或匿名資料集，可能很難幫助您，但以下幾點或許對您有所幫助：
- 關於廣義迴歸模型中要指定的分佈，根據您的描述，我建議對於非負計數資料嘗試零膨脹泊松分佈。
如果您對要選擇的分佈類型有一些疑問，可以使用分佈平台，透過擬合分佈和測試擬合優度來檢查哪種分佈類型看起來最合適。
- 關於估計方法，我建議嘗試以下兩種選項：強制執行效應遺傳選項（已選中） 的修剪前向選擇和兩階段前向選擇，因為這種估計方法的機制與適合 DSD平台所做的非常相似：
- 首先，建立主效應模型並估計這些效應，
- 其次，模型中考慮了高階項（如交互作用和二次效應）。
希望這些初步意見對您有幫助。
回覆：零膨脹正連續計數資料的DSD分析工作流程感謝您及時且非常有用的回复， @Victor_G
我認為這確實解決了我的大部分核心問題。補充一點，我不能使用 ZI Poisson 分佈，因為我對技術重複樣本取平均值，所以數據不再是整數，即使它是計數數據。但我假設 Gamma 分佈也同樣適用，對嗎？
再次感謝！
回覆：零膨脹正連續計數資料的DSD分析工作流程嗨@Tiago ，
為了澄清一下，您指的是重複實驗（在具有相同處理組合的單一實驗中進行測量）還是多次重複（在同一實驗中進行多次測量/計數）？
- 重複 重複測量是指在同一實驗運行中（使用相同的樣品，測量之間無需重置）進行多次反應測量。重複測量僅能減少測量系統誤差（透過重複測量的平均值）。重複測量可以手動新增到資料表中，作為新的列，因為您是在同一個實驗單元上重複測量。然後，您可以使用這些欄位來計算和建模平均測量值、變異數等。
- 複製 重複實驗是指針對每種處理組合進行多次獨立的隨機實驗（每次實驗之間進行重置並收集多個樣本）。重複實驗可以減少總實驗變異（過程變異 + 測量變異），從而提供純誤差的估計值並降低預測誤差（獲得更精確的參數估計值）。由於每次實驗都是獨立的，因此在設計生成或擴充之後，重複實驗數據會自動作為新行添加到數據表中。
第一種情況下，您可以使用具有適當分佈的平均值（伽馬分佈可能適用於此設置，需在「分佈」平台中驗證）。第二種情況下，ZI-泊松分佈可能較為合適（僅限正整數）。
希望這樣能解釋清楚。
回覆：零膨脹正連續計數資料的DSD分析工作流程嘿@Victor_G ，
您說得對。實驗室裡習慣把同一樣本的重複測量稱為技術重複。很抱歉造成了誤解，感謝您的澄清！
