負二項分布是統計學上一種描述在一系列独立同分布的伯努利试验中，失败次数到达指定次数（记为r）时成功次数的離散概率分布。比如，如果我们定义掷骰子随机变量x值为x=1时为失败，所有x≠1为成功，这时我们反复掷骰子直到1出现3次（失败次数r=3），此时非1数字出现次数的概率分布即为负二项分布。

计数变量且负泊松分布选择自然对数

如果y值非常稀疏，则使用泊松回归。

过度离散，用负二项分布矫正。

得到原始数据先用K-S检验，考查是否符合泊松分布。

第二类错误计算方法是先计算power值，后根据1-power=第二类错误，得到第二类错误。

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Generalized linear mixed models混合效应模型GLMM

空间自相关是指sample距离过近影响独立性。使用半方差图判断空间自相关：eg：

如果不使用半方差图，则需要去掉距离过近的sample。

Zero-truncated Models指没有数值为0 的变量值，比如医院人数，但是泊松分布还是会考虑变量为零时的概率值，这不符合客观规律，所以扩大已知项的概率，即Zero-truncated GLM。Eg：理论上值为零占总数据的20%，有数值的概率是80%，将所以实际数值对应概率除以80%，放大即可。