过度分散-意义和定义

什么是过度色散?

在分散在统计学中，指的是数据集中存在比从给定的简单统计模型中获得的更高的可变性。简单地说，它指的是高于预期方差的数据集，在生物科学中有广泛的应用。当观测到的方差高于理论模型的方差时，就存在过度离散。

相反，低离散度意味着预测数据中的方差将更少。这是一个常见的特征，因为在实践中，人口往往是异质的，导致过度分散。过度分散背后的平均原因是人口总是比预测的更加异质。在泊松分布中，经常遇到过度分散，方差不能独立于均值进行调整。因此，有时可以使用负二项分布，其中均值本身是一个随机变量。

在二项分布中也观察到过度分散，为了更好地拟合观测数据，可以使用β -二项分布或伯努利分布，将正态随机变量引入logistic模型。正态分布有两个参数，均值和方差，因此任何具有有限方差的数据在建模成正态分布时都不会过度分散。

因此，本文总结了过度分散的定义及其概述。

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