互助问答第381期：关于泊松回归比较的问题

关于泊松回归比较的问题

在进行实证时，因为因变量是计数数据，所以拟采用poisson回归+稳健标准误，命令如下：poisson apply wgi i.entrymode num age mki rao lndist lnasset lnhgdp lnphgdp lnrdinput,exposure(wgi) vce(robust) irr   结果如下面4张图    

（1）poisson后面加exposure和不加有什么区别？

（2）加irr和不加irr有什么区别？为什么加了会改变主变量（wgi）系数的符号和Pse R^2，什么时候该加，什么时候不该加？ 

（3）因为我的核心自变量是用3个指标来衡量，且其中一个x2是从x1的分指标单独拿出来作为一个指标来衡量的，所以x1和x2必定会存在多重共线性的问题。我对所有变量reg后，vif检验后，x1和x2也确实存在多重共线性，此时我需要去考虑解决多重共线性吗？若需要，用什么方法能避免？

（1）如果知道事件发生次数对应的“等待时长”，那就需要将其放在exposure()中；如果不知道或者事件发生次数与“时长”无关，就不用加exposure()。

（2）加irr估计的是自变量对incident-rate ratios的影响，不加irr估计的就是incident rate中的原始系数。计算的东西完全不同，结果当然不同。你询问的（1）和（2）在poisson命令的pdf说明文档中都有详细解释，建议仔细阅读。

（3）你需要问自己：我是否需要同时估计x1和x2的局部效应。如果需要，那就去做，多重共线性并不是什么必须解决的问题。

另外，从你的命令来看，你似乎没有理解泊松模型，因为将一个变量同时控制以及放入exposure()中是很奇怪的做法。建议回锅教科书，夯实基础后再来做具体分析。

往期回顾：

互助问答第380期：关于面板模型的问题

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本期解答人：中关村大街

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