stata面板数据有关泊松回归和负二项回归选择问题

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我和我的参考论文都是面板数据，因变量都是count data。参考论文里说由于“因变量是count data，所以先进行泊松回归模型，由于因变量无条件的方差比期望值大，因此拒绝泊松回归模型“，选择负二项回归模型”。我直接对面板数据进行泊松回归，没有发现因变量的方差和期望值呀。请问是不是先对因变量进行检测呀？判断因变量无条件方差与期望值的大小关系？ 它的stata命令又是什么呢？

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关键词：stata面板数据 STATA面板 Stata 负二项回归 面板数据 期望值 因变量 count 检测 论文

就是判断因变量over dispersion 的命令是什么

顶一下

我也想知道，LZ知道了吗？

哪位大神来帮忙解答一下

因变量的方差大于均值，可能存在过度分散，个人觉得用sum加detail就可以。

多谢LZ

判断因变量的期望和方差，假如因变量是y，命令为summarize y,  detail

auirzxp 发表于 2016-12-13 11:57
直接使用负二项回归nbreg，然后看最下面的likelihood-ratio test of alpha=0; 如果是显著的，那么就说明有o ...

请教，为何面板的负二项固定效应回归不报告alpha？应该如何判断是否存在过度分散的问题呢？谢谢！