老師，您好，想請問下，最近在用負二項回歸模型，對該模型有一些不清楚的地方，還希望老師可以解答下。

問題一：用負二項回歸模型進行回歸，怎么看模型的擬合度，還需要做哪些模型檢驗？而且希望老師可以將模型檢驗在stata中具體的操作命令說下；

問題二：在stata中用命令xtnbreg進行負二項回歸模型的回歸，hausman檢驗不出來用隨機效應還是固定效應，但是直接用固定效應回歸可以出來結果，用隨機效應回歸則顯示"cannot compute an improvement -- discontinuous region encountered"，想請問下老師，此時應該用隨機效應模型還是固定效應模型。

麻煩老師了！

1、負二項回歸報告?zhèn)蜶平方（Pseudo R2），可以作為模型擬合優(yōu)度的度量。最重要的檢驗之一是過度離散檢驗（Overdispersion test），顯示在 Stata 匯報結果的最底端：如果拒絕 alpha = 0 的原假設，則基本模型設定暫可接受；如果不能拒絕該原假設，則說明負二項回歸的過度離散假設不成立，最好使用傳統(tǒng)的泊松回歸模型。當然，各種常規(guī)檢驗都可在負二項回歸之后進行，可運行 help nbreg postestimation 查看負二項回歸之后可進行的操作。

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2、如果出現(xiàn)這條錯誤提示，則說明模型設定方面有問題，導致不收斂。這時最好優(yōu)化模型設定，使其收斂，再對比固定效應和隨機效應優(yōu)劣。

往期回顧：

互助問答第82期：異質性問題&交互項問題

互助問答第81期: 關于xtivreg2命令工具變量弱識別檢驗問題

互助問答第80期: 面板數(shù)據(jù)模型之交互固定效應

互助問答第79期: 編讀往來

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學術指導：張曉峒老師

本期解答人：中關村大街

統(tǒng)籌：易仰楠 李丹丹

編輯：孫婷婷

技術：林毅 趙雅軒