互助问答第84期：关于负二项回归的问题

老师，您好，想请问下，最近在用负二项回归模型，对该模型有一些不清楚的地方，还希望老师可以解答下。

问题一：用负二项回归模型进行回归，怎么看模型的拟合度，还需要做哪些模型检验？而且希望老师可以将模型检验在stata中具体的操作命令说下；

问题二：在stata中用命令xtnbreg进行负二项回归模型的回归，hausman检验不出来用随机效应还是固定效应，但是直接用固定效应回归可以出来结果，用随机效应回归则显示"cannot compute an improvement -- discontinuous region encountered"，想请问下老师，此时应该用随机效应模型还是固定效应模型。

麻烦老师了！

1、负二项回归报告伪R平方（Pseudo R2），可以作为模型拟合优度的度量。最重要的检验之一是过度离散检验（Overdispersion test），显示在 Stata 汇报结果的最底端：如果拒绝 alpha = 0 的原假设，则基本模型设定暂可接受；如果不能拒绝该原假设，则说明负二项回归的过度离散假设不成立，最好使用传统的泊松回归模型。当然，各种常规检验都可在负二项回归之后进行，可运行 help nbreg postestimation 查看负二项回归之后可进行的操作。

 

2、如果出现这条错误提示，则说明模型设定方面有问题，导致不收敛。这时最好优化模型设定，使其收敛，再对比固定效应和随机效应优劣。

往期回顾：

互助问答第82期：异质性问题&交互项问题

互助问答第81期: 关于xtivreg2命令工具变量弱识别检验问题

互助问答第80期: 面板数据模型之交互固定效应

互助问答第79期: 编读往来

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学术指导：张晓峒老师

本期解答人：中关村大街

统筹：易仰楠 李丹丹

编辑：孙婷婷

技术：林毅 赵雅轩