零膨胀Poisson分布模型回归分析是一种用于处理计数数据的统计方法，特别适用于数据中存在大量零值的情况。传统的Poisson回归假设数据的方差等于均值，但在实际应用中，经常会遇到零值过多（即零膨胀）的问题，导致模型拟合不佳。零膨胀Poisson回归通过结合两部分模型来解决这一问题：一部分是逻辑回归模型，用于预测零值产生的概率；另一部分是Poisson回归模型，用于预测非零计数值。这种方法能够更准确地描述数据的分布特征，提高模型的解释力和预测精度。零膨胀Poisson回归广泛应用于生态学、医学、经济学等领域，例如物种数量统计、疾病发病次数分析等场景。