일단 비전공자로 수업들으며 알게 된 것은...

종속변수가 도수(count)일 때 사용한다.

푸아송이나 음이항 분포를 따른다.


그런데 분포를 보니까 0이 가장 많고 오른쪽으로 갈수록 꼬리가 길어지는 분포더라고요. 그리고 어떤 시간 내 일어날 확률이 적은(즉 0이 가장 많은) 것들에 주로 사용하는 걸 알게되었는데요.(질병, 범죄 등등)


1) 꼭 이런 분포를 따르진 않는 종속변수가 count인 회귀모형이 있을까요?


2) 제 경우에는 0자체도 있긴한데, 그보다는 작은 값에 높은 Count가 몰려있고 오른쪽으로 갈수록 급격히 떨어지다가 긴꼬리(대충 분포 그래프가 왼쪽이 높고 오른쪽 꼬리가 길게 나오긴 합니다). 이런 경우에 위의 회귀분석을 해도 되나요? 안된다면 그 이유는 무엇이고 대안이 뭘까요?


3) 종속변수에 Count대신 Rate(비율, 반올림값)을 대신 쓸 수 있을까요? 

예를 들어 서울시 50개 행정동별 질병 발생 횟수를 종속변수라고 생각했을 경우, 독립변수는 (노인비율, 병원 수)


동이름 / 발병횟수 / 60세 이상 노인비율 / 병원 수


그런데, 실은 이 질병이란게, 인구에 비례하기 때문에 그대로 횟수끼리 비교하기에는 무리가 있다는 것이 기존에 알려진 사실이라면, 이 때, 

각 동별 인구를 독립변수에 넣어서 통제할 수 있는 방법이 있겠는데요,


혹시, 인구를 독립변수에 넣지 않고, 대신에 (발병횟수/인구)해서 반올림 해서 써도 될까요?



4) 패널자료입니다. 시간에 따른 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 보기 위해서, year(연도)더미를 넣고 마치, Pooled OLS하듯이 돌리고 해석하면 될까요??


미리 감사드립니다..