Variance
計數數據方差的參數化建模
我正在尋找對一些數據進行建模，但我不確定我可以使用哪種類型的模型。我有計數數據，我想要一個模型，它可以對數據的均值和方差進行參數估計。也就是說，我有各種預測因素，我想確定它們中的任何一個是否會影響方差（不僅僅是組平均值）。
我知道泊松回歸不起作用，因為方差等於均值；這個假設在我的情況下是無效的，所以我知道存在過度分散。但是，負二項式模型僅生成單個過度離散參數，而不是模型中預測變量的函數。什麼型號可以做到這一點？
此外，參考討論模型和/或實現模型的 R 包的書籍或論文將不勝感激。
您可以使用 R 中的 gamlss 包將負二項式色散參數本身建模為變量和參數的函數。我提供了一段介紹的摘錄：
我為什麼要使用 GAMLSS
如果您的響應變量是計數（離散）數據，則泊松分佈很可能無法很好地擬合。GAMLSS 提供了多種離散分佈（包括負二項式）供您試用。分散參數也可以建模為解釋變量的函數。
www.gamlss.org 網站上有文檔和幾篇關於包中使用的方法的論文的鏈接。