在计数模型中，广义泊松分布一般在什么情况下使用？

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如题，1.广义泊松回归的适用情况？（有的文献中看到，出现方差大于均值时使用的gpoisson）
2.在计数模型中，检验数据出现均值大于方差的情况怎么办？

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关键词：泊松分布 计数模型 poisson 泊松回归 怎么办 模型

出现方差大于期望，用负二项回归即可。祝好运～

xddlovejiao1314 发表于 2015-10-12 10:17
出现方差大于期望，用负二项回归即可。祝好运～

数据统计特征时显示：均值大于方差。怎么办呢?

bbads 发表于 2015-10-12 10:45
数据统计特征时显示：均值大于方差。怎么办呢?

这种情况我也不知道用啥方法了~

当计数资料的均值和方差不等时，传统的泊松分布一般来说就不再适合，因为传统的泊松分布只有一个参数，而且要求方差与期望相同，这时只需要添加一个参数就可以了，可以选择负二项分布，混合泊松分布，广义泊松分布都可以的。具体在glm的操作中，需要先做一个overdipersion的检验，发现均值和方差的差异确实很显著时，再决定采用哪一种新的分布来拟合。

oliyiyi 发表于 2015-10-12 12:34
当计数资料的均值和方差不等时，传统的泊松分布一般来说就不再适合，因为传统的泊松分布只有一个参数，而且 ...

overdipersion是过度分散，当方差小于均值的时候，应该算是与过度分散相反的一种情况吧，文献中看到广义泊松和负二项回归都是在方差大于均值的情况下使用的。请问，我这里出现的均值大于方差可以用这些吗？

bbads 发表于 2015-10-12 16:13
overdipersion是过度分散，当方差小于均值的时候，应该算是与过度分散相反的一种情况吧，文献中看到广义泊 ...

当然可以了，你可以这样想一下，如果某个数据均值和方差是相等（假如都=100）的，把每个观测数据增大1000，方差不会改变，而均值增加了1000。泊松分布不再适用，而负二项和混合泊松都是可以的。

问一下，面板数据中怎么得出无条件方差与期望大小关系的？stata命令是啥？

ZL1992 发表于 2015-11-1 15:37
问一下，面板数据中怎么得出无条件方差与期望大小关系的？stata命令是啥？

混合横截面中是：sum y,detail

面板数据中判断无条件方差与期望大小关系得用混合横截面（sum y,detail）吗？