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BS-14:计数模型(泊松和负二项回归)
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有些被解释变量只能取非负整数,比如专利申请个数、世界杯进球个数、看病次数、自然灾害次数以及区域的交通事故发生频次等等。这类变量一般被称为计数变量(count variable)。 计数变量一般只能取有限范围内的非负整数,虽然可以使用线性回归模型进行最小二乘法估计,但是会带来严重的异方差问题。这在线性回归中,由于我们并没有对自变量图片的取值范围加以限定,也没有对回归系数图片和误差项图片施加限制,将导致线性回归模型的预测值可以在实数范围内取值,但计数变量图片只能取有限范围内的非负整数,即取值只能为0或者正整数,故线性拟合出的结果是与现实不符的;其次,计数数据往往很难具有正态性。以世界杯进球个数为例,可以很直观的理解,一般而言一场世界杯比赛,进球次数多的概率往往小于会小于进球次数为1-3个的概率。这时候就需要采用计数模型,计数模型一般是指针对只能取值为非负整数的因变量而建立的一种模型,主要包括泊松回归模型、负二项回归模型、门槛回归模型、零膨胀泊松/负二项回归模型、随机参数泊松/负二项回归模型等。 本期视频将对泊松回归模型和负二项回归模型的原理进行介绍,并基于ECON-03推文,用Nlogit软件分别进行案例分析,除了实现泊松回归和负二项回归模型外,还将实现随机参数泊松回归和随机参数负二项回归模型分析。
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【BS-10】有序Logit与Probit模型
【BS-08】Logit与Probit模型
BS-03:Nlogit命令的基本组成解析
BS-13:随机前沿和数据包络分析
【BS-05】Nlogit中面板数据的设定
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