MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】负二项回归（附MATLAB、R语言和python代码实现）

目录

前言

算法原理

适用条件

 模型特点

数学模型

负二项分布

代码实现

泊松回归与负二项回归

SPSSAU

负二项回归案例

1、背景

2、理论

3、操作

4、SPSSAU输出结果

5、文字分析

6、剖析

疑难解惑

O检验在哪里？

O检验、平均值和方差、alpha值检验出现矛盾？

R 方值很低怎么办？

SPSSAU负二项回归时O检验的意义是什么？

SPSSAU的负二项回归时基数是什么意思？

OR值和IRR值？

SPSS

软件操作及结果解读

统计描述及推断

优缺点 

优点

缺点

代码实现

R语言

MATLAB

 python

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前言

负二项分布是一种离散概率分布，常用于描述具有过度离散特征的计数数据，即数据的方差大于其均值。负二项回归模型假设因变量服从负二项分布，并通过自变量来解释因变量的均值。

固定效应模型是一种回归模型，用于控制个体效应的影响。在固定效应模型中，每个个体都有一个固定效应参数，该参数反映了该个体对因变量的独特影响。

负二项固定效应回归模型将负二项分布和固定效应模型结合在一起，可以有效地分析具有过度离散和个体效应的计数数据。负二项回归模型在生物学、医学、社会科学等多个领域都有广泛的应用。

模型形式

算法原理

首先介绍负二项回归模型的基本原理和假设。负二项回归模型假设响应变量Y遵循负二项分布，这是一种离散概率分布，适用于计数数据。负二项分布有两个主要参数：成功概率p和失败次数r。在负二项回归模型中，这些参数通常与自变量X相关，通过回归方程来表达这种关系。

对于某些计数资料&