我有一组数据，在我看来可以被视为来自泊松分布（它们都是正数并代表天数）。我需要使用这些数据作为因变量，使用 R 执行几个回归。我尝试了线性模型（使用 Box-Cox 变换处理数据）和glm所有可能的族，但是当我检查残差是否正态分布（使用夏皮罗检验）时，答案总是是否定的。关于任何其他可能的分布系列的任何想法？谢谢！
类似于泊松分布的分布？
机器算法验证
r
分布
泊松回归
2022-04-09 12:23:30
1个回答
（评论太长了；如果您回复其中一些问题，希望它会成为一个更完整的答案）
最重要的：
当您说“天数”时，您是在看时间间隔吗？
时间间隔，例如某个开始事件和某个结束事件之间的天数不会是 Poisson。
泊松用于（独立）事件的计数，而不是它们之间经过的时间间隔的计数。您可能会考虑为那些指数或伽马 GLM。
其次：
为什么你认为你需要 GLM 的残差是正常的？
--
一个潜在的答案：如果您的数据是真正的计数数据*，那么您可能会考虑负二项式。
负二项式往往有点类似于泊松（泊松确实是一个特例），但方差更大。
http://en.wikipedia.org/wiki/Negative_binomial_distribution
*（尽管如此，最好有更多细节，因为细节往往会暗示要考虑哪些分布）
其它你可能感兴趣的问题