একজন সহকর্মী তার গবেষণার জন্য কিছু জৈবিক ডেটা কিছু কদর্য হেটেরোসেসডাস্টিটি (নীচের চিত্র) দিয়ে বিশ্লেষণ করছেন। তিনি এটি একটি মিশ্র মডেল নিয়ে বিশ্লেষণ করছেন তবে অবশিষ্টাংশগুলিতে এখনও সমস্যা হচ্ছে।
প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলগুলি লগ-রূপান্তরকরণ বিষয়গুলি পরিষ্কার করে এবং এই প্রশ্নের প্রতিক্রিয়ার ভিত্তিতে এটি একটি উপযুক্ত পদ্ধতির বলে মনে হয়। মূলত, তবে আমরা ভেবেছিলাম মিশ্র মডেলগুলির সাথে রুপান্তরিত ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করার ক্ষেত্রে সমস্যা রয়েছে। দেখা যাচ্ছে যে মিশ্র মডেলগুলির জন্য লিটেল অ্যান্ড মিলিকেনের (২০০)) এসএএস-তে আমরা একটি বিবৃতিটির ভুল ব্যাখ্যা দিয়ে চলেছি যা গণনা ডেটা রুপান্তর করা কেন অনুপযুক্ত এবং তারপরে এটি একটি সাধারণ রৈখিক মিশ্র মডেল দিয়ে বিশ্লেষণ করা কেন (সম্পূর্ণ উদ্ধৃতি নীচে) ।
এমন একটি পন্থা যা অবশিষ্টাংশগুলিকে আরও উন্নত করেছিল তা ছিল পয়সন বিতরণ সহ একটি সাধারণীকরণীয় রৈখিক মডেল ব্যবহার করা। আমি পড়েছি যে পয়সন বিতরণটি ধারাবাহিক ডেটা মডেলিংয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, এই পোস্টে আলোচনা করা হয়েছে ), এবং পরিসংখ্যান প্যাকেজগুলি এটির অনুমতি দেয় তবে মডেলটি ফিট হয়ে গেলে কী চলছে তা আমি বুঝতে পারি না।
অন্তর্নিহিত গণনাগুলি কীভাবে করা হচ্ছে তা বোঝার উদ্দেশ্যে, আমার প্রশ্নগুলি হ'ল: আপনি যখন অবিচ্ছিন্ন ডেটাতে পোইসন বিতরণ মাপসই করেন, 1) তথ্যটি কী নিকটতম পূর্ণসংখ্যার সাথে বৃত্তাকার হয় 2) এই তথ্যটি ক্ষতির ফলে এবং 3) কখন, যদি একটানা তথ্যের জন্য কোনও পইসন মডেল ব্যবহার করা উপযুক্ত?
লিটেল অ্যান্ড মিলিকেন 2006, পৃষ্ঠা 529 "[গণনা] ডেটা রুপান্তর করা বিপরীতমুখী হতে পারে For উদাহরণস্বরূপ, একটি রূপান্তর এলোমেলো মডেল প্রভাব বা মডেলের লিনিয়ারিটি বিকৃত করতে পারে ly আরও গুরুত্বপূর্ণভাবে, তথ্যের রূপান্তরটি এখনও সম্ভাবনাটি খুলে দেয় নেতিবাচক পূর্বাভাস গণনাগুলির ফলস্বরূপ, রুপান্তরিত ডেটা ব্যবহার করে একটি মিশ্র মডেল থেকে অনুমান করা অত্যন্ত সন্দেহজনক। "
