stata面板数据有关泊松回归和负二项回归选择问题

清华园52 发表于 2019-3-29 13:51
可以，xtnbreg y x ,fe 或者 xtnbreg y x i.year,fe

您好，请问您提供的零膨胀负二项的命令和ZINB的命令有什么区别吗？

请问一下为什么负二项回归结果alpha没有标准差和置信区间呢

cumt林夕 发表于 2017-12-28 18:49
报的呀，在最后一行

固定效应的面板负二项，确实没有报告alpha呀，请问该怎么找alpha？

souriant 发表于 2022-10-24 15:36
固定效应的面板负二项，确实没有报告alpha呀，请问该怎么找alpha？

请问您解决这个问题了吗？我现在也被这个问题困扰，谢谢您！

在Stata中，你可以使用`poisson`命令进行泊松回归，然后使用`ivrelogit`（或`ivpoisson`）来检查过度dispersion的问题。如果因变量的方差大于其期望值（即泊松分布的特性），这可能表明存在过度dispersion现象。

对于负二项回归，你可以用`nbreg`命令进行估计。在运行这些模型之前，你需要确保你的数据适合这些方法，并且考虑任何可能的零膨胀或缺失值问题。

下面是一些Stata命令示例：

1. 泊松回归：
```stata
poisson dependent_variable independent_variables, robust
```
2. 检查过度dispersion：
```stata
ivrelogit dependent_variable independent_variables
```
或者
```stata
ivpoisson dependent_variable independent_variables, robust
```

3. 负二项回归：
```stata
nbreg dependent_variable independent_variables, robust
```

如果你发现过度dispersion确实存在，那么负二项回归可能是更好的选择。如果你不确定，你可以对比泊松回归和负二项回归的结果，包括系数的估计、似然比检验（LR test）或AIC/BIC值，来决定哪个模型更能解释数据的变异。

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均值为负数，方差为正值，如何选择呢