请教关于stata中poisson和xtpoisson模型拟合结果的区别
发布：dahai_yu2003 | 分类：Stata软件培训
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小弟最近在使用poissonregression的时候遇到点问题，当使用xtpoisson(Conditionalfixed-effectsPoissonregression)和poisson时（分类变量设置为dummy）发现，对结果自变量的估计在两个模型一样。但是两个模型的Logli ...
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小弟最近在使用poisson regression的时候遇到点问题，当使用xtpoisson(Conditional fixed-effects Poisson regression)和poisson时（分类变量设置为dummy）发现，对结果自变量的估计在两个模型一样。但是两个模型的Log likelihood却差很多。小弟想知道为什么会这样，这两个模型的区别是什么，望高人赐教！－－注（小弟医学背景，数学不好，望高人细致讲解，谢谢）。
程序和结果如下：
xtset strata
xtpoisson y x, feirr
Iteration 0: log likelihood = -20492.497
Iteration 1: log likelihood = -20481.975
Iteration 2: log likelihood = -20481.975
Conditional fixed-effects Poisson regression Number of obs = 5096
Group variable: strata Number of groups = 168
Obs per group: min = 26
avg = 30.3
max = 31
Wald chi2(1) = 21.06
Log likelihood= -20481.975 Prob > chi2 = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
y | IRR Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
x | 1.000386 .0000842 4.59 0.000 1.000221 1.000552
------------------------------------------------------------------------------
.
. xi:poisson yxi.strata,irr
i.strata _Istrata_1-168 (naturally coded; _strata_1 omitted)
Iteration 0: log likelihood = -21350.463
Iteration 1: log likelihood =-21350.19
Iteration 2: log likelihood =-21350.19
Poisson regression Number of obs = 5096
LR chi2(168) = 17845.66
Prob > chi2 = 0.0000
Log likelihood =-21350.19 Pseudo R2 = 0.2947
------------------------------------------------------------------------------
y | IRR Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
x | 1.000386 .0000842 4.59 0.000 1.000221 1.000552
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