Kapitel 5 Entscheidungshilfen

Perumean-Chaney u. a. (2013) schlagen folgendes Vorgehen vor um Overdispersion und Zero-Inflation zu erkennen:

Wobei im ersten Schritt sowohl Poisson als auch NB-Modelle gefittet werden, und dann nach Goodness-of-Fit (via LRT) (NB > Poisson?) entschieden wird.
Im zweiten Schritt werden die jeweiligen Modelle (entweder Poisson oder NB) mit ihren ZI-Counterparts verglichen (model fit, Vuong-Test), analog Schritt 1.
“LRT-Vuong Method”.

Eine allgemeinere Darstellung zur Veranschaulichung der sich ergebenden Möglichkeiten:

Literatur

Perumean-Chaney, Suzanne E., Charity Morgan, David McDowall, und Inmaculada Aban. 2013. „Zero-Inflated and Overdispersed: What’s One to Do?“ Journal of Statistical Computation and Simulation 83 (9): 1671–83. https://doi.org/10.1080/00949655.2012.668550.