提高拟合优度 stata

### 如何在 Stata 中改进模型的拟合优度

#### 使用诊断工具评估现有模型
在 Stata 中，可以通过多种方法来评估和改善泊松回归模型的拟合优度。首先，利用 `estat gof` 命令可以帮助检测当前模型与观测数据之间的匹配程度[^1]。

* 运行泊松回归并保存结果
poisson y x, vce(robust)

* 执行拟合优度检验
estat gof

此命令会提供关于模型整体表现的信息，包括卡方统计量及其对应的P值，从而判断是否存在显著差异。

#### 探索其他分布假设的可能性
如果发现标准泊松回归并不适合所分析的数据，则考虑采用负二项式回归或其他扩展形式可能是必要的。这些替代方案允许处理过离散现象，在许多实际应用中更为常见且合理[^3]。

* 负二项式回归作为备选选项之一
nbreg y x, vce(robust)

通过比较不同类型的计数数据分析技术的结果，可以选择最适合特定情境下的最佳实践路径。

#### 添加交互作用或多项式项增加灵活性
当简单线性关系不足以描述变量间复杂联系时，引入更高阶项（如平方项）、交叉乘积以及分类因子能够增强解释力，进而提升预测精度[^2]。

* 加入二次效应及相互影响因素
gen xsq = x*x
xi: poisson y i.x c.xsq, vce(cluster id)

上述操作不仅有助于捕捉潜在模式变化趋势，而且还可以揭示隐藏于原始特征背后的深层次结构特性。

#### 实施正则化手段防止过度拟合
面对高维稀疏矩阵带来的挑战，LASSO 或 Ridge 正则化策略可有效减少不必要的参数估计波动，保持稳健的同时兼顾泛化能力。

* 应用 Lasso 方法筛选重要自变量
lasso linear y x*, selection(cv)

这种方法特别适用于存在大量候选协变量的情形下，自动甄选出最具影响力的几个维度参与最终建模过程。