Nombra esta distribución

Question

Mientras buscaba una función de enlace para mi modelo me di cuenta de que no encontraba un buen ajuste para la distribución de mi Y (véase la fig. siguiente). Se trata de la distribución del número de crías para una temporada determinada, la moda es 3 y por lo tanto poisson y negbinomial tienden a subestimar la mayor parte de los datos. Me gustaría saber qué distribución sigue.

(Soy consciente de que la distribución de los residuos es lo que importa para la interpretación)

Media=3,3 DE= 2 N=82

He ejecutado modelos con poisson (y cero inflado), negbinomial(y cero inflado) y skew_normal. ¿Otras soluciones?

EDITAR: Para mostrar lo que me hizo reflexionar sobre la distribución de mi variable añado 2 gráficos de diagnóstico para mostrar por qué no creo que el ajuste (en este caso de una binomial negativa inflada a cero) sea muy bueno y el modelo tiende a sobreestimar el número de 1s y 2s. Mi conjetura se debe al bajo número de 1s y 2s en mi variable Y, lo que me hizo darme cuenta de que era una distribución que nunca había visto y me preguntaba si alguien podría darle un nombre.

Estoy intentando encontrar una función de enlace para mi modelo. Los residuos de los que he probado no se distribuyen normalmente.

Answer 1

1. La distribución de la variable de resultado no es realmente lo importante.

2. La distribución de los residuos es más relevante.

3. No está claro cómo has obtenido los histogramas de los residuos, pero tal como yo los veo, no se apartan drásticamente de la normalidad.

4. Aunque los residuos no tengan una distribución normal plausible, esto no es necesariamente un problema, sobre todo si el modelo se va a utilizar para la predicción y no para la inferencia.

5. Incluso si el objetivo es la inferencia, la no normalidad de los residuos puede no ser un problema: la normalidad de los residuos es uno de los supuestos/condiciones menos importantes de los modelos de regresión.

6. Sin detalles sobre cómo se obtienen estos datos, el diseño del experimento, estudio, encuesta, etc. y la(s) pregunta(s) de investigación es muy difícil dar consejos específicos.