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次數(shù)依變量模型modelsforcountoutcomes-資料下載頁

2025-07-19 20:35本頁面
  

【正文】 ? 但只要是 ,負(fù)二項(xiàng)分布的變異量就大于泊松分本身的變異量 (過度離散 ),則負(fù)二項(xiàng)模型適用 24 0? ?0??25 ? Stata內(nèi)建負(fù)二項(xiàng)回歸模型指令 : nbreg y x1 x2 x3 ?在報(bào)表下方有變異量參數(shù)( alpha ) 的估計(jì)值及 LR的檢定值 。 如拒斥 H0, 表示變異量在統(tǒng)計(jì)上顯著地大于期望值 , 故應(yīng)采負(fù)二項(xiàng)回歸 。 26 ? Stata之 nbreg指令是設(shè)為 NB2模型 。 若要以 NB1模型估計(jì) ,則需在加上 dispersion (constant)的次指令 ? Interpretation of NBM – the expected value of the count variable (rate of occurrence): listcoef, prchange – the probability of counts: prvalue – predicted count: prtab 27 28 ? Interpretation of NBR 1. Change in for changes in the independent variables – factor ( or percent) change in expected count usinglistcoef 在其他變量固定不變的情形下 ,女性科學(xué)家的平均論文數(shù)是男性科學(xué)家的 (或 ,少 20%) )|( xyE?29 – Marginal and Discrete change in (predicted rate) usingprchange 在一般情形下 (其他變量保持在平均值 ),女性科學(xué)家的平均論文數(shù)會(huì)比男性少 )|( xyE
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