各位老师，面板双向固定效应负二项回归xtnbreg加了fe后缺失两万多份样本，为什么

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关键词：负二项回归 固定效应 REG nbr bre

找到原因了，显示2588 groups (21869 obs) dropped because of all zero outcomes，这些样本能够保留吗

这个类型的变量不符合这个模型假定吧

现在很多科研问题都可以问AI了，在论坛问不如直接问AI。以下是chatgpt给出的答案。希望能解决你的问题。
在使用 xtnbreg 进行面板数据的负二项回归时，Stata 显示“2588 groups (21869 obs) dropped because of all zero outcomes”的原因，通常是因为在某些组（或个体）中，因变量（即你回归模型中的依赖变量）在所有时间点上都是零，即这些个体在整个观测期内都没有发生任何事件或现象（例如，没有记录的购买、没有出现的疾病等）。这会导致这些个体无法提供足够的信息来进行估计，因此被 Stata 自动剔除。

·为什么这些样本会被剔除？
所有零值问题：负二项回归是为计数数据建模的，而计数数据的模型通常要求因变量至少在部分观测值中为正数。如果某些组的所有时间点的因变量都为零，模型就无法估计这些组的参数，因为它们的计数没有变化，无法提供有用的统计信息。
固定效应的影响：在你加上了固定效应（fe）后，Stata 对每个个体的固定效应进行了控制，这也可能导致一些个体因没有足够的变化（如始终为零的因变量）而被剔除。
·这些样本能否保留？
是否需要保留零值组：如果这些零值组本身对于研究有重要意义，比如你研究的是某个事件的发生与否，而部分组永远没有发生该事件，保留这些零值组可能会有意义。不过，通常负二项回归更关注有一定频率变化的组。
·解决方法：
考虑使用其他模型：如果这些零值组在你的研究中具有理论意义，可能需要考虑其他方法（比如零膨胀负二项回归，zinb）来处理这类问题，特别是当你认为零值并非完全随机时。
重新考虑模型设定：你可以检查是否所有零值组都是你关心的样本，或者是否有遗漏的变量可能导致大量零值。
重新审视数据：检查数据是否正确，确保没有因变量或固定效应处理不当导致不合理的零值。
·结论：
可以保留这些样本，但需要根据研究目的和数据特性决定是否适用。如果零值组对你的分析没有贡献或你不打算分析这些样本，删除它们是合理的。如果它们是关键样本，考虑使用适合处理零值过多的模型（如零膨胀模型）。