目录
前言
几个高频面试题目
负二项回归
Probit回归
知识储备
逻辑回归
算法原理
多阈值负二项回归模型
模型及估计方法
负二项回归模型
多阈值负二项回归模型
分割阶段
精确估计阈值阶段
负二项回归的操作步骤
负二项回归的注意事项
SPSS
一、案例介绍
二、问题分析
三、软件操作及结果解读
四、结论
五、知识小贴士
（二）与线性回归的重要区别
（三）IRR的含义
数据分布介绍
模型介绍
模型的选择
案例介绍
应用场景
优缺点
优点：
缺点：
负二项回归应用案例
一、案例介绍
二、问题分析
三、软件操作及结果解读
四、结论
五、知识小贴士
零膨胀负二项回归分析
代码实现
R语言
python
前言
负二项回归是一种统计方法，用于处理计数数据，特别是当数据存在过离散现象时。负二项分布是基于伯努利实验的重复进行，直到失败一定次数（r次）为止，此时成功的次数遵循负二项分布。
负二项回归常用于医学、经济学、生态学等领域，特别是在处理计数数据时。例如，在医学研究中，负二项回归可以用于分析药物疗效、疾病发生率等；在经济学中，可以用于分析投资回报、市场需求等；在生态学中，可以用于分析物种出现频率等。
