Ich habe negative Binomial- und Quasi-Poisson-Modelle ausgeführt, die auf einem Ansatz zum Testen von Hypothesen basieren. Meine endgültigen Modelle, die beide Methoden verwenden, haben unterschiedliche Kovariaten und Wechselwirkungen. Es scheint, dass es in beiden Fällen keine Muster gibt, wenn ich meine Residuen zeichne. Daher habe ich mich gefragt, mit welchem Test ich feststellen kann, welches Modell besser zu meinen Daten passt, da das Quasi-Poisson keine Wahrscheinlichkeit oder AIC aufweist.
Ich habe auch viel Überdispersion, was mich denken lässt, dass das negative Binomial angemessener wäre, aber ich weiß nicht, ob ich mein Modell auf der Grundlage des gesunden Menschenverstandes auswählen kann…
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