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MATLAB基础应用精讲-【数模应用】负二项回归（附R语言和python代码实现）

article 2024/10/25 3:32:00

前言

几个高频面试题目

负二项回归、Probit回归如何选择

负二项回归

Probit回归

知识储备

逻辑回归

算法原理

多阈值负二项回归模型

模型及估计方法

负二项回归模型

多阈值负二项回归模型

分割阶段

精确估计阈值阶段

‌负二项回归的操作步骤

负二项回归的注意事项

SPSS

一、案例介绍

二、问题分析

三、软件操作及结果解读

四、结论

五、知识小贴士

（一）Poisson回归与负二项回归

（二）与线性回归的重要区别

（三）IRR的含义

基于泊松回归、负二项回归模型的计数类数据统计分析

数据分布介绍

模型介绍

模型的选择

案例介绍

应用场景

优缺点

优点：

缺点：

负二项回归应用案例

一、案例介绍

二、问题分析

三、软件操作及结果解读

四、结论

五、知识小贴士

零膨胀负二项回归分析

代码实现

R语言

python

前言

负二项回归‌是一种统计方法，用于处理计数数据，特别是当数据存在过离散现象时。负二项分布是基于‌伯努利实验的重复进行，直到失败一定次数（r次）为止，此时成功的次数遵循负二项分布。
负二项回归常用于医学、经济学、生态学等领域，特别是在处理计数数据时。例如，在医学研究中，负二项回归可以用于分析药物疗效、疾病发生率等；在经济学中，可以用于分析投资回报、市场需求等；在生态学中，可以用于分析物种出现频率等。