负二项回归的问题

使用泊松回归或统计过程模型代替负二项回归。

在某些情况下，负二项回归可能会遇到问题，例如有更严重的偏斜或更少的过度离散数据时。在这种情况下，使用泊松回归或统计过程模型可以更好地解决您的问题。

下面是一个示例，说明如何使用泊松回归模型进行建模：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 获取数据
data = pd.read_csv('example_data.csv')

# 删除未使用的列
data = data.drop(['id'], axis=1)

# 拟合泊松回归模型
model = sm.Poisson(data['outcome'], data.drop(['outcome'], axis=1))
result = model.fit()

print(result.summary())

您也可以使用Python中的其他库来执行不同类型的过程模型。