尝试使用R中的MASS包运行负二项回归

负二项回归是一种广义线性模型，用于建立二项分布的负二项回归模型。在R语言中，可以使用MASS包中的函数进行负二项回归分析。

首先，需要安装并加载MASS包：

install.packages("MASS")  # 安装MASS包
library(MASS)  # 加载MASS包

接下来，我们可以使用MASS包中的glm.nb()函数来拟合负二项回归模型。该函数的参数包括目标变量、自变量和其他控制参数。

# 假设我们有一个数据框df，其中包含目标变量y和自变量x1、x2
model <- glm.nb(y ~ x1 + x2, data = df)

在这个例子中，我们使用了目标变量y和两个自变量x1和x2来拟合负二项回归模型。可以根据实际情况调整自变量和其他参数。

拟合完成后，可以使用summary()函数查看模型的摘要信息，包括系数估计、标准误差、z值和p值等。

summary(model)

此外，还可以使用predict()函数对新的数据进行预测。

# 假设我们有一个新的数据框new_data，包含自变量x1和x2
predictions <- predict(model, newdata = new_data, type = "response")

在这个例子中，我们使用了新的数据框new_data来进行预测，并将预测结果存储在predictions变量中。可以根据实际情况调整预测类型和其他参数。

负二项回归在许多领域都有应用，例如医学研究、社会科学和金融分析等。它适用于目标变量为计数数据、离散数据且具有过度离散性的情况。

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