over-dispersion的意思|示意

美 / 'əʊvərdɪsp'ɜ:ʃn / 英 / 'oʊvərdɪsp'ɜʃn /

超扩散

英语单词over-dispersion的用法讲解

在统计学中，over-dispersion指的是观察到的数据方差大于理论上预期的方差。这种偏离可能是由于模型本身的不准确导致的。在许多情况下，over-dispersion可以通过使用更复杂的模型来修正。

在常见的分析中，比如二项分布、卡方分布等，理论上方差等于均值。但是在实际情况中，数据的方差很可能大于均值，这就被称为over-dispersion。

over-dispersion的存在会导致参数估计的偏差和置信区间的不准确。因此，解决over-dispersion问题的方法是很重要的。

在实际的数据分析中，对于over-dispersion问题的解决，通常会采用广义线性模型（GLM）或广义线性混合模型（GLMM）。这些模型可以通过添加额外的参数来捕捉数据中的额外方差，从而减轻over-dispersion的问题。

总之，over-dispersion是统计学中常见的问题，其原因可能是模型的不准确或者数据集本身的特殊性质。采用适当的方法来解决over-dispersion问题是数据分析的重要环节之一。

1、 over dispersion 过度分敌