互助问答第136问 关于负二项回归的问题
互助问答第141问 负二项回归的问题的另一个视角
老师，您好，想请问下，最近在用负二项回归模型，对该模型有一些不清楚的地方，还希望老师可以解答下。
问题一：用负二项回归模型进行回归，怎么看模型的拟合度，还需要做哪些模型检验？而且希望老师可以将模型检验在stata中具体的操作命令说下；
问题二：在stata中用命令xtnbreg进行负二项回归模型的回归，hausman 检验不出来用随机效应还是固定效应，但是直接用固定效应回归可以出来结果，用随机效应回归则显示"cannot compute an improvement -- discontinuous region encountered"，想请问下老师，此时应该用随机效应模型还是固定效应模型。
麻烦老师了！
1、负二项分布的拟合度可参照看Pseudo R2。
负二项回归之后，要看Likelihood-ratio test of alpha的值是否为0。
如果为0，则表示负二项分布模型选择适当。
2、首先，采用hausman检验固定和随机效应时，可以根据汇报表格最后的Prob>Chi2的值来判断选择固定效应还是随机效应。
其次，"cannot compute an improvement -- discontinuous region encountered"的原因在于，没有足够的数据信息进行模型估计。
可以尝试性地改变变量的基准单位，检查共线性问题。
学术指导：张晓峒老师
本期解答人：任婉婉老师
统筹：易仰楠李丹丹
编辑：李光勤
技术：林毅赵雅轩。
stata 负二项回归结果解读
stata 负二项回归结果解读
负二项回归是用于处理因变量为计数数据的情况，具体特点是因变量为计数（非负整数）且具有过度离散化的特点。
通常，负二项回归模型可以用于解决计数数据分布不均匀、存在过度离散化等问题。
负二项回归结果的解读需要关注以下几个方面：
1. 模型拟合优度：可以通过查看拟合优度指标（例如伪-R平
方或对数似然值）来评估模型的拟合效果。
较高的拟合优度指标代表模型能够解释较多的数据方差。
2. 系数解释：负二项回归模型中的系数可以用于解释自变量对因变量的影响程度。
系数的正负表示自变量对因变量的正向或负向影响。
系数的大小表示自变量对因变量的影响强度，绝对值越大，影响越强。
3. 显著性检验：在解读模型结果时，需要关注系数的显著性。
显著性检验可以通过查看系数的p值来判断，通常p值小于
0.05（或其他事先设定的显著性水平）可以认为该系数显著。
4. 边际效应：负二项回归模型可以计算边际效应（Marginal Effect），即自变量的一个单位变化对因变量的预期计数变化。
通过计算边际效应，可以更具体地解释自变量的影响。
需要注意的是，负二项回归模型的解释和解读可能会受到过度离散化的影响，因此在解释结果时需要注意对离散化进行合理
处理。
此外，负二项回归模型也可以使用其他拓展方法，例如零膨胀模型（Zero Inflated Model）来进一步提高模型拟合效果。
负二项回归工具变量法
负二项回归工具变量法（Negative Binomial Regression with Instrumental Variables）是一种在计量经济学和统计学中常用的分析方法，用于处理计数数据的回归分析，同时考虑了内生性问题。
它结合了负二项回归和工具变量回归的特点。
以下是对负二项回归工具变量法的一些关键概念和步骤：
负二项分布模型：负二项分布是一种用于描述计数数据的概率分布，通常用于处理离散计数数据，如疾病发病率、犯罪率等。
它包括两个参数，一个表示均值，另一个表示离散度。
工具变量：工具变量是用于解决内生性问题的工具。
在回归分析中，内生性问题是指自变量与误差项之间存在相关性。
工具变量被引入以解决这种问题。
工具变量应与内生自变量相关，但与误差项不相关。
估计过程：在负二项回归工具变量法中，首先使用工具变量估计内生自变量的影响，然后将这些估计值用于负二项回归模型中。
这可以帮助解决内生性问题，确保估计的模型参数具有一致性和有效性。
模型评估：像所有回归分析一样，负二项回归工具变量法的结果需要经过适当的模型评估，包括检验模型的拟合度、残差的分布等。
这种方法通常用于处理存在内生性问题的计数数据，例如，当自变量可能受到未观测到的因素的影响时，负二项回归工具变量法可以提供更可靠的估计。
但请注意，其应用需要考虑数据的特点以及工具变量的选择和验证。
这是高级的统计分析方法，通常需要专业知识来正确应用。
零膨胀负二项回归的应用条件-概述说明以及解释
零膨胀负二项回归的应用条件-概述说明以及解释1. 引言1.1 概述零膨胀负二项回归是一种统计学方法，用于建模具有过度零值的计数数据。
在许多实际应用中，我们经常遇到这种情况，数据中存在大量的零值，传统的回归模型可能无法很好地处理这种情况。
因此，零膨胀负二项回归的出现填补了这一空缺，提供了一种更为灵活和有效的建模方法。
本文将深入介绍零膨胀负二项回归的概念、优势以及应用条件等内容，帮助读者更好地理解和应用这一方法。
同时，通过实际应用案例展示其在各个领域的应用潜力，促进其在实践中的广泛应用。
1.2 文章结构本文共分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分，将会对零膨胀负二项回归进行简要概述，介绍文章的结构和目的，引导读者对主题有一个整体的认识。
正文部分将详细探讨零膨胀负二项回归的概念、优势和应用领域，通过理论分析和实际案例展示，帮助读者更深入地理解这一方法并了解其在实际问题中的应用。
结论部分将对本文涉及的内容进行总结，总结出零膨胀负二项回归的应用条件，展望未来该方法的研究方向，为读者提供一个全面的结论和展望。
1.3 目的本文的目的是探讨零膨胀负二项回归在统计学和数据分析领域的应用条件。
通过深入研究零膨胀负二项回归的概念、优势和应用领域，我们将分析其适用性和有效性，并总结出适用条件。
同时，本文旨在为研究者和数据分析师提供一个清晰的指导，帮助他们更好地理解和运用零膨胀负二项回归模型，以实现更准确和可靠的数据分析结果。
通过本文的研究，我们期望能够为相关领域的学术研究和实践应用提供有益的参考和指导。
2. 正文2.1 零膨胀负二项回归的概念：零膨胀负二项回归是一种应用于计量经济学和统计学领域的回归分析方法。
在传统的回归分析中，我们通常假设因变量服从正态分布，这在一些实际问题中可能并不适用。
零膨胀负二项回归则是针对因变量为计数数据，且存在大量零值的情况而提出的一种方法。
具体来说，零膨胀负二项回归包含两个过程：一个过程用来解释为何会存在大量零值，另一个过程则是对非零值数据的回归分析。
负二项回归模型适用条件
负二项回归模型适用条件
1 什么是负二项回归?
负二项回归（Negative Binomial Regression）是统计学中的一种正态分布模型，它可用于描述和预测连续变量（例如总体计数，总量）可以被归类为离散状态变量（例如男女分类，类别分类）所影响的模型。
负二项回归属于一类统计模型，即逐步回归模型，它也可以用于建立给定离散状态下变量的回归模型，用于研究离散状态变量可能与变量之间的关联性。
2 适用条件
负二项回归适用于自然事物或数据集的分析中，可以表示潜在的联系或现象。
具体来说，它可以对大量的分类变量进行回归分析，比如性别、语言、民族等，以及多个因变量，比如计数起停时间、总体计数等等。
它与其他常见的线性回归模型相比，具有更好的数据拟合能力，并可以更好地进行变量间关联的比较和拟合。
另外，负二项回归可适用于很多特殊的模型，如共线性模型（Cymline Model）、联合模型（Joint Model）、非线性模型等。
因此，可以说负二项回归的使用范围比较广泛，是研究离散状态变量可能与变量之间的关联性所不可或缺的模型之一。
负二项回归分析
负二项回归分析负二项回归分析是一种有效的统计分析方法，旨在探讨实验结果与变量之间的关系。
它主要用于模型评估，了解数据中可能出现的趋势和差异，以及其对研究变量的影响。
负二项回归分析可以用于了解一个变量与另一个变量之间的关系，可以用于比较多个变量的相互影响，也可以用于多个变量的回归分析。
负二项回归分析是一种基本的统计分析方法，它可用于研究许多科学领域，如药物研究、公共卫生、社会学和经济学等。
它是一种应用广泛的分析方法，被用于分析病例对照研究、横断面研究、长期跟踪研究、双盲实验和回归分析等。
负二项回归分析通常用于评估一个实验结果变量与不同水平的变量之间的关系。
这种分析通过确定该变量的比率，来判断实验结果变量如何随着变量水平的变化而变化。
负二项回归分析结果表明，不同水平的自变量对实验结果变量具有负面或正面的影响。
负二项回归分析具有许多优点，例如，它可以用于统计分析的变量有多个水平，而这些水平有可能是连续的或分类的；它可以用于不同变量之间的多个因素，并可以评估该变量对实验结果变量的影响；它能够有效地对比实验变量对实验结果变量的影响，从而判断天然或人为因素是否影响实验结果；它可以用于线性和非线性的分析，以及多种模型中的多种类型的分析；它可以用于量化特定变量之间的关系；它可以用于定量计量研究，能够有效的衡量不同水平的变量对研究结果的影响。
负二项回归分析的局限性在于，它不能检验实验变量与实验结果变量之间的因果关系；它也不能用于分析双变量之间的关联；它也不能用于分析非参数性数据；它也不能用于预测实验结果变量的变化。
总之，负二项回归分析是一种常用的统计分析方法，它可以用于发现多个变量之间的关系，以及分析实验结果变量如何受不同变量水平的影响，从而得出合理的结论和推论。
它具有许多优点，但也有一些局限性。
因此，在使用负二项回归分析进行统计分析之前，应该仔细评估这种分析方法的优缺点，以确保获得有价值的统计结果。
stata 负二项回归结果解读
stata 负二项回归结果解读
负二项回归是一种用于建模二项分布之即二元模型(dependent variable only takes two discrete values, usually coded as 0 and 1)的回归方法，与普通二项回归的区别是它允许依赖变量服从过散型分布。
根据负二项回归的结果进行解读时，可以关注以下几个方面:
1. 回归系数(coefficient): 回归系数表示自变量的单位变动对因变量的影响。
正系数表示因变量可能会随着自变量的增加而增加，负系数则表示可能会随着自变量的增加而减少。
2. 比率比(ratio ratio): 负二项回归的回归系数可以解释为比率比。
当自变量的一个单位变动与因变量的变化相比，比率比可以解释因变量的变化百分比。
比率比为1表示自变量对因变量没有影响，大于1表示自变量对因变量有正向影响，小于1表示自变量对因变量有负向影响。
3. 置信区间(confidence interval): 回归系数的置信区间可以用于判断回归系数的显著性。
如果置信区间包含0，则说明回归系数不显著，即自变量对因变量的影响可能是随机的。
4. 拟合优度(fit): 负二项回归的拟合优度可以用似然比检验(Likelihood Ratio Test, LRT)来评估。
具体地，可以比较全模型和仅含截距项的零模型的拟合差异，如果拟合差异显著，则说明负二项回归模型的拟合优度比零模型好。
总体而言，负二项回归提供了一种解释因变量离散型数据的方
法。
通过解读回归系数、比率比、置信区间和拟合优度等统计量，我们可以得到有关自变量对因变量的影响及其显著性的信息。
负二项回归模型的统计推断
负二项回归模型的统计推断作者：徐业峰学位授予单位：扬州大学引用本文格式：徐业峰负二项回归模型的统计推断[学位论文]硕士 2014华中科技大学硕士学位论文“假”的生产及其逻辑——对“华南虎事件”的分析姓名：张斌申请学位级别：硕士专业：社会学指导教师：吴毅20080603摘要“华南虎事件”是2007年公众关注的焦点，本研究起始于这样一个疑问：“华南虎事件”中陕西省有关方面为何要造假？本研究以故事的形式将事件较为完整地呈现出来，通过对事件的参与者陕西省林业厅、地方政府、评审专家、周正龙、官僚系统、网络、傅德志、新闻媒体、国家林业局等在事件中的表现的描述，揭示了他们背后的结构性力量，并由此逐渐呈现出了整个事件的逻辑。
本研究最终将这一逻辑用“体制性造假”来概括。
体制性造假是受到体制逼迫的产物，是地方政府在面临体制的困境时不得不为的选择，而为了达到体制性造假的目的，地方政府又充分利用其所掌握的体制资源和力量来造假，“华南虎事件”讲述的也就是地方政府在体制困境之下如何“趋利避害”的故事。
体制性造假受到网络、媒体、公众等的制约，造假将使政府公信力受损，但造假又不得不为，因此地方政府凭借体制对专家的控制来造假。
为了掩盖造假行为，地方政府对信息加以严格控制。
但对信息的控制遭遇到网络、媒体和专家的挑战，他们既是体制性造假的障碍，又刺激地方政府不断动用体制维护造假。
而意在对造假进行惩处的制度又被体制歪曲，从而变相加剧了体制性造假，这更是一种吊诡。
关键词：体制性造假信息控制行政问责AbstractIn 2007, the public focus on the Controversy of Huanan Tiger, and the doubt of why the local government has to fake spur me to start this disquisition.This paper inextenso narrate the story, throw the characterization of State Forestry Bureau, the local government, officeholder, the public, and the media, indicate the dominator behind them, then gradually get to the logic of the Controversy, and conclude it with "institutional fake".The institutional fake is caused by the unreasonable system, the local government have to fake in the dilemma caused by the system, in order to fake successfully, the local government use all his forces, the Controversy of Huanan Tiger is a story of how the local government fake in the dilemma.The institutional fake is enslaved to the public, the media, the public opinion, the validity would be damaged by the fake, but the local have no choice, so he has to use the experts to help to fake.In order to deceive the public, the local government has to blank off all the information.But now the monopolization of information is challenged by the public, the media. They are the limiting factors of faking but also the accelerating factors, which is self-contradictory.Key Words:The Institutional Fake; Monopolization of Information;the Condemn to Bureaucracy独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
使用负二项回归和逻辑回归。
使用负二项回归和逻辑回归。
负二项回归和逻辑回归是统计学和机器学习领域常用的两种回
归分析方法。
它们分别适用于不同类型的数据和问题，下面我会从
多个角度来详细解释它们的特点和应用。
首先，我们来看负二项回归。
负二项回归是一种广义线性模型，通常用于分析离散型因变量和一个或多个解释变量之间的关系。
负
二项回归假设因变量服从负二项分布，它可以用来建立因变量的概
率分布与解释变量之间的关系。
负二项回归常用于计数数据的建模，比如疾病发病率、事故发生次数等。
在医学、生态学和社会科学等
领域都有广泛的应用。
其次，我们来看逻辑回归。
逻辑回归是一种广义线性模型，用
于建立因变量与解释变量之间的概率关系。
逻辑回归适用于因变量
为二分类或多分类的情况，通过对因变量的对数几率进行建模来预
测分类的概率。
逻辑回归常用于预测、风险评估、医学诊断等领域，也被广泛应用于机器学习中的分类问题。
负二项回归和逻辑回归在建模方法和应用领域上有一些不同。
负二项回归适用于离散型计数数据，而逻辑回归适用于二分类或多
分类的情况。
在建模方法上，负二项回归假设因变量服从负二项分布，而逻辑回归则假设因变量的对数几率与解释变量呈线性关系。
因此，在选择回归模型时，需要根据数据类型和研究问题的特点来选择合适的模型。
总的来说，负二项回归和逻辑回归都是重要的回归分析方法，它们在不同领域和问题中都有着重要的应用。
合理选择和灵活运用这两种回归方法可以更好地解决实际问题，提高建模的准确性和可解释性。
过离散计数资料负二项分布模型回归分析
过离散计数资料负二项分布模型回归分析胡良平【摘要】本文目的是介绍过离散(即方差明显大于均值)计数资料负二项分布模型回归分析.首先,介绍了过离散计数资料及其负二项分布回归模型构建原理,包括“过离散计数资料负二项分布回归模型的形式”和“过离散计数资料负二项分布回归模型的求解”;第二,介绍了“过离散计数资料负二项分布回归模型的SAS实现”,包括:①“创建SAS数据集”;②“求出因变量Y的均值和方差”“检验因变量是否存在过离散现象”和“基于全部自变量对因变量Y构建多重负二项分布回归模型”.本文结果提示,在“过离散”非常严重的情况下,应使用“负二项分布回归模型”取代“Poisson分布回归模型”.否则,易得出不正确的结果和结论.【期刊名称】《四川精神卫生》【年(卷),期】2018(031)005【总页数】6页(P399-404)【关键词】计数资料;过离散;Poisson分布回归模型;负二项分布回归模型;拉格朗日乘子【作者】胡良平【作者单位】军事科学院研究生院,北京100850;世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会,北京100029【正文语种】中文【中图分类】R195.11 过离散计数资料及其负二项分布模型构建原理1.1 适于过离散计数资料负二项分布回归模型的数据结构适于过离散计数资料负二项分布模型的数据结构见表1[1]。
表1数据来自德国的卫生改革项目。
改革的目的是减少患者到医生处的就诊次数。
数据共包括2 227例观测，分别属于改革之前的1996年和改革之后的1998年。
响应变量为患者在3个月之内的就诊次数，自变量为改革前后(0=改革前，1=改革后)、健康状况(0=良好，1=不良)、年龄、受教育时间和家庭收入的对数值。
由于数据量较大，表1中仅列出部分结果。
求出“就诊次数”的均值与方差如下。
均值方差12.5891316.1299【对数据结构的分析】因变量Y“就诊次数”为“计数变量”，其均值为2.589、方差为16.130，方差明显大于均值，只能将Y视为服从负二项分布的离散型随机变量；拟考察的四个自变量中，有两个是“二值变量”，另外两个是“计量变量”。
stata负二项回归步骤
stata负二项回归步骤一、前言Stata是一个广泛使用的统计分析软件，它的强大功能和简单易用的界面使其成为了许多研究人员的首选。
其中，负二项回归模型是一种常见的回归模型，用于分析计数数据。
本文将详细介绍Stata中进行负二项回归分析的步骤。
二、数据准备在进行负二项回归分析之前，需要先准备好数据。
假设我们有一个关于某地区居民医院就诊次数的数据集，其中包含以下变量：- 就诊次数（count）：表示某个居民在一段时间内去医院就诊的次数。
- 年龄（age）：表示该居民的年龄。
- 性别（gender）：表示该居民的性别。
- 教育程度（education）：表示该居民的教育程度。
三、导入数据在Stata中导入数据非常简单。
只需要打开Stata软件，在命令窗口输入以下命令即可：```use "data.dta", clear```其中，“data.dta”表示数据文件名，可以根据实际情况进行修改。
四、描述性统计在进行任何分析之前，我们需要对数据进行描述性统计。
这可以帮助我们了解数据的分布情况，识别异常值和缺失值等问题。
在Stata中进行描述性统计非常简单。
只需要在命令窗口输入以下命令：```summarize count age gender education```其中，“count”、“age”、“gender”和“education”表示变量名。
五、数据可视化除了描述性统计之外，数据可视化也是非常重要的步骤。
通过数据可视化，我们可以更加直观地了解数据的分布情况和变量之间的关系。
在Stata中进行数据可视化也非常简单。
以下是一些常用的命令：- 直方图：histogram count- 散点图：scatter count age- 箱线图：graph box count, over(gender)六、负二项回归分析在完成以上步骤之后，我们可以开始进行负二项回归分析了。
以下是具体步骤：1. 拟合模型在Stata中进行负二项回归分析需要使用“nbreg”命令。
零膨胀负二项回归的应用条件
零膨胀负二项回归的应用条件全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：零膨胀负二项回归是一种特殊的负二项回归模型，它在数据分析和统计建模领域得到了广泛的应用。
该模型在处理存在过度离散性、零填充和膨胀现象的数据时，具有独特的优势和适用条件。
在本文中，我们将探讨零膨胀负二项回归的应用条件，并给出相关的实例和案例分析。
一、零膨胀负二项回归模型简介负二项回归模型是一种对离散性数据建模的方法，通常用于处理计数型数据和二项分布模型不适用的情况。
在一般的负二项回归模型中，我们假设数据服从负二项分布，并通过最大似然估计方法来拟合数据，得到参数估计值。
1. 数据存在过度离散性零膨胀负二项回归适用于处理数据中存在过度离散性的情况。
通常在计数型数据中，数据的方差远大于均值，存在过度离散性的情况，此时传统的线性回归模型往往不适用。
零膨胀负二项回归模型可以克服这一问题，更好地拟合数据，并提供更准确的参数估计值。
三、实例分析为了验证零膨胀负二项回归模型的有效性和适用条件，我们选择一个实际的案例进行分析。
假设我们想要研究一家快餐连锁店的销售情况，并预测未来一年的销售额。
我们收集了该连锁店过去一年每天的销售数据，数据中包括销售额和客流量两个变量。
我们对数据进行初步的描述性统计分析，发现销售额和客流量的数据均呈现出过度离散性的特点。
数据中存在大量零值，即有部分日期销售额为零。
这种情况下，传统的线性回归模型不适用，我们需要采用零膨胀负二项回归模型进行建模分析。
接着，我们利用零膨胀负二项回归模型对数据进行拟合和预测。
通过最大似然估计方法，我们得到了销售额和客流量的参数估计值，并进行了模型的诊断检验。
结果显示，零膨胀负二项回归模型在拟合数据和预测销售额方面效果显著，相比传统的负二项回归模型，拟合效果更好，预测结果更准确。
第二篇示例：零膨胀负二项回归是一种广泛应用于统计学和经济学领域的回归分析方法。
它是基于负二项分布的回归模型，适用于解决因变量为计数数据，且出现过度离散现象的情况。
负二项回归公式
负二项回归公式
模型公式为：Log（Y）=10.316+0.213+x1+0.680+x2+ln。
如果研究X对于Y的影响，Y是计数资料，一般可以使用Poisson 回归进行研究。
但是Poisson回归要求数据满足等离散现象（平均值与方差相等），如果说数据具有一定的聚焦性，此时很可能就会产生过离散现象，即数据平均值与方差明显不相等。
此时使用负二项回归更为科学。
比如研究传染病人数，传染病人数明显具有一些空间聚焦现象；以及专利数量，很可能企业之间存在着某种空间意义上的竞争，导致数据具有聚焦现象，诸如此类数据其并不满足Poisson分布的独立性原则。
此类数据通常情况下方差会明显的大于平均值，属于过离散数据，此种数据在进行Poisson回归时会导致模型参数估计值的标准误偏小
因而，如果计数资料不适合Poisson分布时，尤其是数据过离散时，此时使用负二项回归分析更合适。
互助问答第120问 负二项回归中出现的问题
今日问题
各位老师好！
我是管理学专业的一名研究生，在使用负二项回归模型的过程中遇到了一
些问题，向各位老师请教一下！
我使用面板数据的混合负二项回归模型进行参数估计（因变量是计数变
量，数据经检验存在过度分散问题，适合采用负二项回归的），使用了稳健标准误，用stata跑完数据后，发现得到的对数极大似然值是伪对数极大似然值（Log pseudolikelihood ），如下图：
请问各位老师，在这种情况下得到的参数估计量是否一致？如果不一
致，请问老师我应该采用什么样的估计方法得到一致估计量，另外，负二项回归模型的pr2是否可以作为判定模型拟合程度的参考指标，在很多文献中并没有发现作者报道pr2的值。
今日解答
根据您提供的信息，参数估计量的检验可以根据z统计量及其伴随概率，
与t检验类似。
Z统计量服从N(0,1)分布。
判断模型整体拟合程度的是wald统计量及其伴随概率，类似线性模型的ols估计的F统计量及其伴随概率。
学术指导：张晓峒老师
本期解答人：谢杰老师
编辑：李光勤
统筹：易仰楠李丹丹
技术：知我者赵雅轩。
零膨胀负二项回归固定效应
零膨胀负二项回归固定效应好嘞，今天咱们聊聊零膨胀负二项回归固定效应，这名字听起来挺复杂，但别怕，咱们把它拆开来，轻松说说。
零膨胀负二项回归，乍一听像是在说什么高深的数学公式，其实它的用处可大了。
这玩意儿主要用来分析那些零值特别多的情况，像是什么呢？就像你老跟朋友约饭，结果每次都只有你一个人吃，朋友们都放鸽子。
这样的数据，咱们用传统的回归方法可没法处理，因为它们根本不适合！所以啊，零膨胀负二项回归就像是那把钥匙，打开了这道大门。
说到零膨胀，这词儿其实就意味着你会看到一堆零，特别是当你在研究那些不太频繁发生的事件时，比如某个疾病的发病率，或者说你每天喝水的次数。
说实话，喝水的次数有时候感觉还不如被蚊子咬的次数多呢！所以啊，咱们要找到一种方法，来区分这些“没发生”的情况和实际发生的事情。
再说说负二项回归，咱们常听到的就是线性回归，这个很简单，适合那种数据比较均匀的情况。
但是负二项回归可不一样，特别适合处理那些波动大的数据。
就像你这周吃了多少快餐，下一周又特别想吃沙拉。
每周都不一样，哈哈，谁还不是个爱折腾的吃货呢？固定效应又是怎么回事呢？想象一下，你的朋友们都是一群小调皮，性格各异，但你又想知道他们在某种情况下的表现。
固定效应就是你给每个朋友设定一个固定的特征，这样可以避免一些干扰因素，帮助你更好地理解他们的行为。
简单来说，就像你在打牌的时候，给每个人都分配一个固定的角色，才能知道谁在什么情况下更容易赢。
咱们再来聊聊实际应用，听起来高深，其实是生活中随处可见的。
比如说，研究一下某个地区的失业率，结果发现，有些地方的失业率总是高得离谱，哎呀，真让人心疼。
可是，研究人员发现，零膨胀负二项回归能很好的帮助他们分析这些数据，找出背后的原因。
想想看，如果不解决这些问题，那就像放任水龙头一直滴水，最后不仅浪费了水，还得修水管，麻烦得很。
咱们用这种方法还能得出更准确的结论。
比如说，研究显示，某个特定行业的失业率受到了的影响，但如果不考虑固定效应，结果可能就会大打折扣。
使用负二项回归和逻辑回归。
使用负二项回归和逻辑回归。
负二项回归（Negative Binomial Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）是统计学中常用的两种回归分析方法。
它们分别适用于不同类型的数据和研究问题。
首先，我们来谈谈负二项回归。
负二项回归通常用于分析计数型数据，特别是当数据的离散度高于其均值时。
负二项回归假设了因变量（被解释变量）服从负二项分布，而自变量（解释变量）则用来解释因变量的变异性。
负二项回归的模型可以用来预测计数型数据的期望值，并且可以控制其他变量的影响。
负二项回归在研究医学、生态学和社会科学等领域得到了广泛的应用。
接下来，让我们来讨论逻辑回归。
逻辑回归是一种用于处理二元分类问题的统计方法。
它将自变量的线性组合转换为一个介于0和1之间的概率值，表示因变量为1的概率。
逻辑回归常用于预测一个事件发生的概率，比如预测疾病的发病率、客户购买产品的可能性等。
逻辑回归模型的参数估计通常使用最大似然估计方法，模型的拟合程度可以通过各种统计指标进行评估，比如对数似然比、AIC和BIC等。
总的来说，负二项回归和逻辑回归是两种不同的回归分析方法，分别适用于不同类型的数据和研究问题。
选择使用哪种方法取决于
研究的具体背景和数据特点。
在实际应用中，研究人员需要根据问
题的性质和数据的特点来选择合适的回归方法，并结合实际情况进
行分析和解释。
希望这些信息能够对你有所帮助。
互助问答第222问 面板负二项回归
问题一：
尊敬的老师：您好。
现想咨询老师，面板负二项的极大似然估计在stata 里面怎么实现？是直接把所有因变量和自变量取对数然后带入xtnbreg命令还是另外需要手写命令？看到一篇文章这么写：We took the logarithm for the dependent variable and all key independent variables to facilitate the interpretation of our results. We estimated the Negative Binomial regression model using the Maximum Likelihood method. 期待老师您在百忙中的回复。
谢谢！
回答一：
面板负二项回归在Stata中直接使用xtnbreg命令实现，被解释变量应该为计数变量，例如，个体看医生的次数，解释变量的类别不做要求。
xtnbreg 命令使用极大似然估计法估计系数，无需再对变量进行操作。
引用的文章中说的对数处理应该是方便解释系数的时候用的。
互助问答第136问 关于负二项回归的问题
老师，您好，想请问下，最近在用负二项回归模型，对该模型有一些不清楚的地方，还希望老师可以解答下。
问题一：用负二项回归模型进行回归，怎么看模型的拟合度，还需要做哪些模型检验？而且希望老师可以将模型检验在stata中具体的操作命令说下；
问题二：在stata中用命令xtnbreg进行负二项回归模型的回归，hausman检验不出来用随机效应还是固定效应，但是直接用固定效应回归可以出来结果，用随机效应回归则显示"cannot compute an improvement -- discontinuous region encountered"，想请问下老师，此时应该用随机效应模型还是固定效应模型。
麻烦老师了！
1、负二项回归报告伪R平方（Pseudo R2），可以作为模型拟合优度的度量。
最重要的检验之一是过度离散检验（Overdispersion test），显示在 Stata 汇报结果的最底端：如果拒绝 alpha = 0 的原假设，则基本模型设定暂可接受；如果不能拒绝该原假设，则说明负二项回归的过度离散假设不成立，最好使用传统的泊松回归模型。
当然，各种常规检验都可在负二项回归之后进行，可运行 help nbreg postestimation 查看负二项回归之后可进行的操作。
2、如果出现这条错误提示，则说明模型设定方面有问题，导致不收敛。
这时最好优化模型设定，使其收敛，再对比固定效应和随机效应优劣。
学术指导：张晓峒老师
本期解答人：中关村大街
统筹：易仰楠李丹丹
编辑：孙婷婷
技术：林毅赵雅轩。
负二项回归 计量经济学
负二项回归计量经济学
负二项回归是一种常用的计量经济学方法，用于分析离散型因变
量和连续型解释变量之间的关系。
在实际应用中，负二项回归经常被
用来研究一些特定问题，比如企业的生产效率与员工培训次数之间的
关系、健康保险投保人数与收入水平的相关性等。
负二项回归的思路是基于泊松回归的推广和改进。
泊松回归假设
因变量的条件方差等于均值，并且适用于事件发生次数的计量分析。
而负二项回归则进一步放宽了泊松回归的假设，允许因变量的方差和
均值不相等，从而更灵活地适用于各种实际情况的分析。
在进行负二项回归分析时，首先需要构建一个合适的模型，确定
合适的解释变量和控制变量，并利用最大似然估计等统计方法来估计
模型参数。
然后，可以通过假设检验、方差分析、残差分析等方法来
检验模型的拟合效果和统计显著性，从而得出对研究问题的科学结论。
需要注意的是，在进行负二项回归分析时，要避免多重共线性、
异方差性等常见的统计问题，并进行适当的模型诊断和检验，以确保
研究结论的可靠性和科学性。
此外，在解释负二项回归结果时，要注
意区分因果关系和相关性，并避免过度解读统计结果，以免出现误导
性的结论。
总而言之，负二项回归是一种重要的计量经济学方法，可以帮助
研究者深入分析离散型因变量和连续型解释变量之间的复杂关系，为
实际问题的研究和决策提供科学依据。
在应用过程中，要注意方法的正确性和对结果的科学解释，以确保研究的可靠性和实用性。
负二项回归标准误
负二项回归标准误
负二项回归标准误是指在负二项回归模型中，拟合的系数的标准误。
负二项回归是一种用于处理离散型数据的回归分析方法，常用于计数数据的建模和预测。
在负二项回归模型中，因变量y是一个二项分布的负二项分布，而自变量x可以是连续或离散的。
在进行负二项回归分析时，我们需要估计每个自变量的系数，并计算其标准误。
标准误是估计值与真实值之间的差异，反映了估计值的精确程度。
在负二项回归中，标准误可以用于计算置信区间和假设检验。
如果一个系数的标准误很小，说明该系数的估计值比较可靠，即其真实值落在估计值的置信区间内的概率较高；反之，如果一个系数的标准误很大，说明该系数的估计值不够可靠，需要更多的数据来提高精度。
总之，负二项回归标准误是负二项回归模型中评估系数精度的重要指标之一，可以帮助我们更好地理解和解释数据。
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老师，您好，想请问下，最近在用负二项回归模型，对该模型有一些不清楚的地方，还希望老师可以解答下。
问题一：用负二项回归模型进行回归，怎么看模型的拟合度，还需要做哪些模型检验？而且希望老师可以将模型检验在stata中具体的操作命令说下；
问题二：在stata中用命令xtnbreg进行负二项回归模型的回归，hausman检验不出来用随机效应还是固定效应，但是直接用固定效应回归可以出来结果，用随机效应回归则显示"cannot compute an improvement -- discontinuous region encountered"，想请问下老师，此时应该用随机效应模型还是固定效应模型。
麻烦老师了！
1、负二项回归报告伪R平方（Pseudo R2），可以作为模型拟合优度的度量。
最重要的检验之一是过度离散检验（Overdispersion test），显示在 Stata 汇报结果的最底端：如果拒绝 alpha = 0 的原假设，则基本模型设定暂可接受；如果不能拒绝该原假设，则说明负二项回归的过度离散假设不成立，最好使用传统的泊松回归模型。
当然，各种常规检验都可在负二项回归之后进行，可运行 help nbreg postestimation 查看负二项回归之后可进行的操作。
2、如果出现这条错误提示，则说明模型设定方面有问题，导致不收敛。
这时最好优化模型设定，使其收敛，再对比固定效应和随机效应优劣。
学术指导：张晓峒老师
本期解答人：中关村大街
统筹：易仰楠李丹丹
编辑：孙婷婷
技术：林毅赵雅轩。