请问题主解决了吗？我也遇到同样问题，可以交流一下计数模型吗，感谢~

请问题主解决了吗？

这是个好问题 ，期待答案！

请问楼主解决了吗？我也遇到同样的问题

在面板数据的计数模型中，选择固定效应（Fixed Effects, FE）还是随机效应（Random Effects, RE），或者使用非面板的负二项回归（Negative Binomial Regression, nbreg），主要取决于你的研究目的和对数据特性的理解。

1. **xtnbreg, fe**：此命令适用于当个体固定效应是感兴趣的参数时，或当你假设不可观测的个体特征与解释变量相关。然而，如你所提到的问题，在使用`fe`选项时，xtnbreg会自动删除所有组内只有一个观察值（即时间点）的数据。这是因为它无法估计固定的个体效应。如果数据缺失严重且这些被删掉的个体对结果有重要影响，这可能是一个问题。

2. **xtnbreg, re**：此命令允许模型包含随机个体效应，假设不可观测的个体特征与解释变量不相关。但是你提到通过Hausman test发现固定效应和随机效应模型之间存在显著差异，这意味着使用随机效应模型可能会产生有偏估计。如果hausman test结果强烈建议使用FE模型，那么RE可能不是最佳选择。

3. **nbreg**：非面板数据的负二项回归不考虑个体间的固定或随机效应。在你的情况下，这可能是唯一不会导致数据缺失的选择，但同时也意味着无法控制个体层面的时间不变效应。

### 解决方案：

- 如果Hausman test强烈建议使用FE模型，并且你认为控制个体固定效应对你的研究非常重要，那么可能需要重新考虑数据收集过程或寻找能够保留更多观测值的方法。例如，可以尝试增加时间点（如果可能），或者使用其他统计软件包，看看是否有不同的处理方式来避免删除单个观察值的个体。

- 如果nbreg结果与理论预期一致，并且你认为控制个体效应不是研究的核心问题，那么可以直接使用nbreg。然而，在报告结果时，需要清楚地说明为何选择不控制个体效应的理由，并讨论这可能如何影响你的解释和结论。

- 另外一种解决方案是尝试其他统计软件包（如R、SAS等），它们在处理此类模型时可能有不同的方法或选项来保留数据点而不删除单个时间观测值的个体。例如，可以探索允许零膨胀或者混合效应负二项回归的可能性。

总之，在做最终决策前，请仔细评估你的研究目标和数据特性，并考虑所有可用的方法及其潜在影响。

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