对于因变量是自然数（从1 到245）的回归方法求教？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

请问各位，如果我的自变量是次数，没有0，从1开始，到245. 频率逐渐降低的趋势。这样的话，回归方法用什么模型比较好一些？感觉tobin不恰当哎，谢谢各位！

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：回归方法 自然数 因变量 Tobin bin 自然数 因变量 自变量 模型

咋一看，感觉应该用泊松回归模，因为是被解释变量是计数的。另，格致有本关于次序logit和分类logit的书谈到，如果次序太多的话，次序logit的模型和线性回归应该是差不多的，但前者计算量特别大，所以试一下线性回归作为参照也是可以的。

count data model应该是正解

statax 发表于 2015-12-18 09:18
咋一看，感觉应该用泊松回归模，因为是被解释变量是计数的。另，格致有本关于次序logit和分类logit的书谈到 ...

波松是对于罕见事件发生的模型吧，伍德里奇的书上举的好像都是罕见事件。如果直接回归，但是y的偏态太明显了。估计出来的系数应该不可信。我想知道的就是对于这种很多次序，logit是不是还合适，如果不合适，该用什么更合适的

innerper 发表于 2015-12-18 21:40
波松是对于罕见事件发生的模型吧，伍德里奇的书上举的好像都是罕见事件。如果直接回归，但是y的偏态太明显 ...

在软件上执行一下就知道合不合适了，理论上应该和线性回归结果差不多，你可以试一下。