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在非寿险分类费率厘定中，泊松回归模型是最常使用的索赔频率预测模型，但实际的索赔频率数据往往存在过离散特征，使泊松回归模型的结果缺乏可靠性。因此，讨论处理过离散问题的各种回归模型，包括负二项回归模型、泊松一逆高斯回归模型、泊松一对数正态回归模型、广义泊松回归模型、双泊松回归模型、混合负二项回归模型、混合二项回归模型、Delaporte回归模型和Sichel回归模型，并对其进行系统比较研究认为：这些模型都可以看做是对泊松回归模型的推广，可以用于处理各种不同过离散程度的索赔频率数据，从而改善费率厘定的效果；同时