负二项回归假设检验

下面是一个使用Python进行负二项回归假设检验的示例代码：

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [0, 0, 1, 1, 2]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加截距项
df['intercept'] = 1

# 进行负二项回归
model = sm.NegativeBinomial(df['y'], df[['intercept', 'x']])
result = model.fit()

# 打印回归结果
print(result.summary())

# 进行假设检验
hypotheses = 'x = 0'  # 假设x的系数为0
t_test = result.t_test(hypotheses)
print(t_test)

这个示例中，我们使用了statsmodels库来进行负二项回归。首先，我们创建了一个包含自变量x和因变量y的数据集，并添加了截距项。然后，我们使用sm.NegativeBinomial()函数来定义负二项回归模型，并使用数据拟合模型。接下来，我们使用result.summary()打印回归结果的摘要统计信息。最后，我们使用t_test()函数进行假设检验，假设x的系数为0，打印检验结果。

请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据自己的数据和需求进行适当的调整。