행정동별 거래건수가 독립변수이며 2000년 부터 2020년까지 자료를 가지고 있습니다.


행정동별 거래건수 가 count data인데요.


count data 종속변수일때,

포아송 or negative binomial 회귀를 보통 쓴다고 알고 있습니다.

count data 종속변수 배울 때,


포아송 배울때는 아주 작은 확률로 일어나는 경우가 많은 분포를 따라야 되는데, over dispersed 문제 있을 시,

negative binomial를 쓴다고 배웠습니다.


@@@ 저는 독립변수 x가 y에 미치는 영향이 연도별로 어떻게 변하는지를 보은데요. @@@


인터넷에 뒤져보니 panel count regression 같은 것들이 있더라고요.

pooled negative binomial...?? 이런것도 있을까요?


또 다른 어떤 분은 종속변수가 행정구역별 범죄건수인데,

패널(one way, two way, random, fixed)모형을 사용하였더라고요.



1) 종속변수가 count data일때도, 경우에 따라(분포, 흔한경우인지 아닌지에 따라) : 포아송이나 Negative binomial 쓰지 않고, 패널 분석을 해도 될까요?

종속변수가 count data일때, 어떤 경우에 어떤 모델을 써야하는지...위 경우 negative binomial쓰면 안되나요?

*참고로 연도별로 데이터를 쪼갠 후 negative binomial 돌린 후 goodness of fit하니까 맞았어요.

다만 연도를 다 합쳐서(pooled)하고 year dummy를 넣고 돌린 후 goodness of fit은 틀리더라고요. N.B쓸 수 있다면 어떻게 해결해야할지


2) 위에 가장 적합한 모델은, 그리고 모델 검정은 무엇으로 해야하는지 아시는 분?


2) 기타 조언이라도 꾸벅... 감사드리겠습니다.