为什么negative binomial报告出来的R2怎么小？

第一个回归的dependent variable是兼并中rival bidders的数量，用的回归是negative binomial
第二个回归的dpendent variable是兼并中有没有rival bidders，0/1变量，用的回归是probit。

回归出来，两个回归的系数正负，显著程度差不多，但是probit的pseduo R2是0.18, negative binomial的R2没有报告，我后来用pseudo R2＝（lnL0-lnL1）/lnL0算出来pseduo R2是0.008.

照道理，这两个回归考察的是一个问题，出来系数正负，显著程度差不多，为什么negative binomial的pseduo R2这么小，回归中大部分系数显著。

非常感谢！

另外，比如说，LL(constant only) =-1000, LL(constant +x) =-992.so, LR test for chisq = 16 with df =1, significantly improved model; on the other hand, r2 =0.008, very small, same as yours.
jingju

pseudo r2的大小 应该没有一定的允许值。所以0.008并不意味着不好。它在不同数据或者不同的分布之间也没有可比性。你的实际情况是数据不同而且回归方法都不同。另外sas里，nb给出两个LL值。一个是LL，一个是full LL，两个值应该不同，尤其是数据越大，差异通常越大。所以，我觉得很小的p r2并不说明什么。
京剧