零SAS过载的泊松回归

是一种统计学方法，用于分析计数数据的回归模型。在传统的泊松回归模型中，假设因变量服从泊松分布，但当数据存在过载（overdispersion）时，泊松回归模型的拟合效果可能不佳。过载指的是数据的方差大于均值，即数据的离散程度较大。

零SAS过载的泊松回归模型是对传统泊松回归模型的改进，它允许因变量的方差大于均值，从而更好地适应过载数据。该模型引入了一个额外的参数，用于调整泊松分布的方差，使其能够更好地拟合实际数据。

应用场景： 零SAS过载的泊松回归模型适用于各种计数数据的分析，特别是在数据存在过载情况下。例如，在医学研究中，可以使用该模型来分析疾病发病率、药物使用次数等计数数据。在市场营销中，可以使用该模型来分析用户点击次数、购买次数等计数数据。

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