क्या सतत डेटा के साथ-साथ असतत डेटा का विश्लेषण करने के लिए पॉइज़न वितरण का उपयोग किया जा सकता है?
मेरे पास कुछ डेटा सेट हैं जहां प्रतिक्रिया चर निरंतर होते हैं, लेकिन एक सामान्य वितरण के बजाय एक पॉइसन वितरण जैसा होता है। हालांकि, पॉइसन वितरण एक असतत वितरण है और आमतौर पर संख्या या मायने रखता है।
आपके अनुभवजन्य वितरण गामा संस्करण से कैसे भिन्न होते हैं, फिर?
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whuber
मैंने इन आंकड़ों के लिए गामा वितरण का उपयोग किया है। यदि आप एक लॉग लिंक के साथ गामा वितरण का उपयोग करते हैं, तो आपको लगभग एक ही परिणाम मिलता है जो आपको ओवर-छितरी हुई पॉइसन मॉडल से प्राप्त होता है। हालांकि, सांख्यिकीय पैकेजों में से अधिकांश में मैं पॉइसन रिग्रेशन से परिचित हूं सरल और अधिक लचीला है।
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user3136
क्या ऐसे अन्य वितरण नहीं होंगे जो बेहतर हों, जैसे कि गामा के सुझाव के लिए व्हीबर का सुझाव?
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पीटर Flom
@PeterFlom - मुझे आश्चर्य है कि अगर यह मुद्दा बहुत ऊपर आता है क्योंकि R में glmnet पैकेज एक लॉग लिंक फ़ंक्शन के साथ गामा परिवार या गौसियन परिवार का समर्थन नहीं करता है। हालांकि, चूँकि Glmnet का उपयोग भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग पैकेज के रूप में किया जाता है (इसलिए उपयोगकर्ता केवल मॉडल गुणांक में रुचि रखते हैं, कोएफ़ नहीं। स्टेंड त्रुटियां) और चूंकि पॉइसन dbn लगातार कोएफ़ का उत्पादन करता है। वितरण की परवाह किए बिना लगातार प्रतिक्रियाओं के साथ ln [E (y)] = beta0 + Beta * X के मॉडल के लिए अनुमान, मैं अनुमान लगा रहा हूं कि ग्लमैनेट के लेखक इन अतिरिक्त परिवारों सहित परेशान नहीं हुए।
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राबर्टएफ