Войти
В статистике, данные подсчета - это статистический тип данных, тип данных, в котором наблюдения могут принимать только неотрицательные целые значения {0, 1, 2, 3,...}, и где эти целые числа возникают из подсчета, а не ранжирования. Статистическая обработка данных подсчета отличается от обработки двоичных данных, в которых наблюдения могут принимать только два значения, обычно представленных 0 и 1, и от порядковых данных, которые могут также состоят из целых чисел, но где отдельные значения попадают в произвольную шкалу и важен только относительный рейтинг
Отдельный фрагмент данных подсчета часто называют переменной подсчета . Когда такая переменная обрабатывается как случайная величина, для представления ее распределения обычно используются пуассоновские, биномиальные и отрицательные биномиальные распределения..
Графической проверке данных подсчета может помочь использование преобразований данных, выбранных так, чтобы иметь свойство стабилизации дисперсии выборки. В частности, преобразование квадратный корень может использоваться, когда данные могут быть аппроксимированы распределением Пуассона (хотя другие преобразования имеют умеренно улучшенные свойства), тогда как обратное преобразование синуса доступно, когда биномиальное распределение является предпочтительным.
Здесь переменная счетчика будет рассматриваться как зависимая переменная. Статистические методы, такие как метод наименьших квадратов и дисперсионный анализ, предназначены для работы с непрерывно зависимыми переменными. Их можно адаптировать для работы с данными подсчета с помощью преобразований данных, таких как преобразование квадратного корня, но такие методы имеют несколько недостатков; они в лучшем случае приблизительны и оценивают параметры, которые часто трудно интерпретировать.
Распределение Пуассона может служить основой для некоторых анализов данных подсчета, и в этом случае может использоваться регрессия Пуассона. Это частный случай класса обобщенных линейных моделей, который также содержит конкретные формы модели, способные использовать биномиальное распределение (биномиальная регрессия, логистическая регрессия ) или отрицательное биномиальное распределение, где предположения модели Пуассона нарушаются, в частности, когда диапазон значений счетчика ограничен или когда присутствует избыточная дисперсия.
