Пуассон или квазипуассон

Одно из условий пуассоновской регрессии для предсказания счётных данных состоит в том, что изучаемое событие должно подчиняться распределению Пуассона: среднее число событий в единицу времени должно быть равно дисперсии. На практике «равенство» означает, что среднее и дисперсия должны быть одного порядка величины.

Если дисперсия значительно превышает среднее, допущение Пуассона нарушается. В таком случае можно воспользоваться квазипуассоновской регрессией, которая не требует выполнения условия \(variance = mean\).

Для каждой из приведённых ниже ситуаций определите, подходит ли пуассоновская регрессия или следует использовать квазипуассоновскую.

В каких ситуациях можно применять пуассоновскую регрессию?

1. Количество дней пропусков у учеников: среднее 5,9, дисперсия 49
2. Количество наград, полученных учеником: среднее 0,6, дисперсия 1,1
3. Количество просмотров страницы сайта: среднее 108,2, дисперсия 108,5
4. Количество арендованных велосипедов в день: среднее 273, дисперсия 45 863,84