负二项回归模型stata命令
负二项回归模型是一种广义线性模型，用于分析计数数据。该模型的因变量是计数数据，而自变量可以是连续变量或分类变量。负二项回归模型的优点在于能够处理计数数据中的过度离散化和过度零化问题。
offset命令
在Stata中，可以使用nbreg命令来估计负二项回归模型。以下是nbreg命令的语法：
nbreg 计数数据 自变量1 自变量2 ... [选项]
其中，计数数据是因变量，自变量1、自变量2等是自变量。选项包括：
- offset(偏移): 用于指定一个常数或一个自变量作为偏移项。
- exposure(暴露): 用于指定一个暴露度（如时间）作为偏移项。
- vce(cluster 变量): 用于指定聚类标识符（如组ID）以进行聚类标准误差估计。
以下是一个示例：
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nbreg count x1 x2 x3, exposure(time) vce(cluster id)
其中，count是计数数据，x1、x2、x3是自变量，exposure(time)指定时间作为偏移项，vce(cluster id)指定id作为聚类标识符。
当然，在实际应用中还有很多其他选项可以使用。例如，可以使用robust选项来进行健壮标准误估计，使用marginal选项来计算平均边际效应等。
总之，Stata的nbreg命令提供了一种方便而强大的方法来估计负二项回归模型，可以帮助研究人员更好地分析计数数据。