负二项回归对均值和离散参数的影响

在负二项回归中，我们可以使用负二项分布来建模离散计数数据，如二项分布中的成功次数。负二项回归可以用于预测均值和离散参数之间的关系。

以下是一个使用Python的statsmodels库进行负二项回归的示例代码：

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

# 创建示例数据
np.random.seed(1)
n = 1000
x = np.random.normal(size=n)
mu = np.exp(0.5 + 0.1 * x)
p = 0.3
r = np.random.negative_binomial(1/p, p, size=n)
y = np.random.poisson(mu * r)

# 构建回归模型
X = sm.add_constant(x)
model = sm.GLM(y, X, family=sm.families.NegativeBinomial())
results = model.fit()

# 查看回归结果
print(results.summary())

在上述代码中，我们首先生成了示例数据，其中x是一个正态分布的随机变量，mu是均值参数，p是离散参数，r是负二项分布的成功次数，y是根据mu和r生成的泊松分布的随机变量。

然后，我们使用sm.GLM函数构建了负二项回归模型。family参数设置为sm.families.NegativeBinomial表示使用负二项分布。最后，我们使用fit()方法拟合模型，并打印出回归结果的摘要。

这个示例代码可以帮助你理解负二项回归对均值和离散参数的影响，并提供了一个可用的解决方法。