Mam dane zliczania (analiza popytu / oferty z liczbą klientów, w zależności od - być może - wielu czynników). Próbowałem regresji liniowej z normalnymi błędami, ale mój wykres QQ nie jest naprawdę dobry. Próbowałem przekształcić log odpowiedzi: po raz kolejny zły wykres QQ.
Więc teraz próbuję regresji za pomocą błędów Poissona. Dzięki modelowi ze wszystkimi znaczącymi zmiennymi otrzymuję:
Null deviance: 12593.2 on 53 degrees of freedom
Residual deviance: 1161.3 on 37 degrees of freedom
AIC: 1573.7
Number of Fisher Scoring iterations: 5
Resztkowe odchylenie jest większe niż resztkowe stopnie swobody: mam nadmierną dyspersję.
Skąd mam wiedzieć, czy muszę użyć quasipoisson? Jaki jest cel quasipoisson w tym przypadku? Czytam tę radę w „The R Book” Crawleya, ale nie widzę sensu ani znacznej poprawy w moim przypadku.