Tengo datos de recuento (análisis de demanda / oferta con recuento de clientes, dependiendo de, posiblemente, muchos factores). Intenté una regresión lineal con errores normales, pero mi diagrama QQ no es realmente bueno. Intenté una transformación logarítmica de la respuesta: una vez más, mal QQ-plot.
Así que ahora estoy intentando una regresión con errores de Poisson. Con un modelo con todas las variables significativas, obtengo:
Null deviance: 12593.2 on 53 degrees of freedom
Residual deviance: 1161.3 on 37 degrees of freedom
AIC: 1573.7
Number of Fisher Scoring iterations: 5
La desviación residual es mayor que los grados residuales de libertad: tengo una dispersión excesiva.
¿Cómo puedo saber si necesito usar cuasipoisson? ¿Cuál es el objetivo de cuasipoisson en este caso? Leí este consejo en "The R Book" de Crawley, pero no veo el punto ni una gran mejora en mi caso.