5.6.1　负二项回归模型

在泊松回归中,隐含着一个重要假设,即E(y)＝Var(y)＝λ,但是如果y的方差明显大于期望值,该假设将不再适用,因此,我们需要引入负二项回归来解决这个问题。在泊松回归的基础上,负二项回归增加了一个ε来捕捉个体不可观测的部分,具体如下:

在R中,可以使用MASS包中的glm.nb()函数对计数型变量进行负二项回归分析,示例如下:

其中,参数y指因变量;x 1、x 2和x 3为自变量;data是待分析的数据集。由于glm.nb()函数专门用于负二项回归分析,因此不需要专门设置family参数。