[問題] Overdispersion解決不了

[chien533 (謠指部總司令ONONO, 你꼻)]

事情大概是這樣
跑了一個Poisson model後看了一下殘差圖
很好，發現非常明顯的扇形
當下判定是Overdispersion
所以額外跑了Quasi-Poisson model和Negative binomial model來處理
但跑完這兩個模型後的殘差圖還是有點呈現扇形
想請問一下還能再做甚麼調整來解決Overdispersion的問題?

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推 evilove: 有很多0嗎?
推 yuyuyuai: 很多0的話可以用zero-inflated的模型跑跑看 不是的話可
→ yuyuyuai: 能要增加樣本數了
→ chien533: 數據裡面沒有0，如果有很多0的話我早就直接用ZIP了
→ chien533: 樣本數也無法增加，因為樣本是美國50個州
推 imaltar: Robust Poisson regression?
→ clickhere: mixture poisson
→ chien533: OK，我來研究看看robust和mixture poisson model怎麼做
→ chien533: 貌似這兩個模型都是台灣人發明的樣子，希望能找到可以
→ chien533: 跑的R Package啊
→ bmka: 有個東東叫做bootstrap
→ chien533: 我用bootstrap做過，結果一樣
→ bmka: bootstrap 不能處理你的residual的問題, 我跳太快，直接跳去
→ bmka: inference了