Poisson か quasipoisson か

カウントを予測する Poisson 回帰の前提の1つは、数えている事象が「Poisson 分布」に従うことです。つまり、単位時間当たりの平均発生回数が、そのカウントの分散と同じになります。実務上は、「同じ」とは平均と分散がおおよそ同じ桁であることを意味します。

分散が平均よりはるかに大きい場合は Poisson の仮定が成り立たず、1つの解決策として、\(variance = mean\) を仮定しない quasipoisson 回帰を使います。

次の各状況について、Poisson 回帰が適切か、quasipoisson 回帰を使うべきかを判断してください。