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2010-08-14
如题,如果可以,用负二项式还是泊松?
感谢!
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2010-8-14 23:23:40
应该是可以的,但是分布假设是自己设定的吧,一般情况下符合泊松分布的较为合理一点,个人意见,供参考
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2010-8-15 10:29:42
如果因变量是二元离散选择变量,那么就可以选择Logistic模型,如果因变量是多元排序选择模型可以选择Probit模型
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2011-4-14 11:05:14
应变量若是二元的用logit, probit
若是是多元的非排序(如选择步行、汽车、地铁、出租车)用multinominial logit / probit
若是多元排序的(如不好,一般,好,很好)用ordered probit/logit
若是基数便利(专利数、看病次数)用poisson/ NegBi

可以找discete choice的书看看
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2011-6-8 15:28:31
多谢楼上的
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