4.3 离散计数模型（Count data models） 离散计数模型的提出 计数事件的概率模型 泊松回归模型 离散计数模型的扩展一、离散计数模型的提出1、经济社会研究中的离散计数问题 计数变量是取值为非负整数的变量 许多经济、社会问题的描述变量都为计数变量 一定时间内发生事故的次数 一年中公司申请的专利数量 一定时间内变换工作的次数 一定时间内到医院就诊的次数 家庭生育孩子的数量 学生在本科4年中不及格课程门数 以这些变量为被解释变量，研究它们的影响因素，构成了计量经济学的一类问题。2、计量经济学中的离散计数数据模型 假设 y 是计数变量，x 是一组解释变量 常见的建模方法是选用线性模型 ，用OLS进行回归 由于 ， 应该对所有x都非负，矛盾。 选用自然对数变换 在计数数据应用中难以实现，因为相当比例的y取值为0。 当y没有上界时，最常用的模型是指数函数 非线性最小二乘方法（NLS）可以用于估计离散计数模型，但效果不理想 NLS 估计量是无效的，除非 是常数 所有计数数据的标准分布都意味着异方差 因此，非负整数和异方差特征决定，有必要引进描述非负整数特征的概率分布分析离散计数模型。
