python负二项回归

负二项回归（Negative Binomial Regression）是一种常用的统计模型，用于分析离散型因变量的数据。在Python中，可以使用statsmodels库来进行负二项回归分析。

下面是一个使用statsmodels库进行负二项回归的示例代码：

import statsmodels.api as sm
# 准备数据
X = ...  # 自变量
y = ...  # 因变量

# 添加常数项
X = sm.add_constant(X)

# 创建并拟合模型
model = sm.GLM(y, X, family=sm.families.NegativeBinomial())
result = model.fit()

# 查看回归结果
print(result.summary())

在上述代码中，首先准备自变量X和因变量y的数据。然后通过`sm.add_constant()`函数为自变量添加常数项。接下来，使用`sm.GLM()`函数创建一个负二项回归模型，指定`family=sm.families.NegativeBinomial()`参数来选择负二项分布作为模型的误差分布。最后，使用`fit()`方法拟合模型，并使用`summary()`方法查看回归结果。

需要注意的是，以上只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况对数据进行预处理、模型调参等操作。另外，还可以使用其他库如scikit-learn等进行负二项回归分析。