test du rapport de vraisemblance

Bonjour à tous,

J'effectue actuellement une analyse spatiale sur des violences, j'ai donc des données avec un nombre de violence par unité spatiale.
Avant d'effectuer des tests d'homogénéité, de détection de cluster/balayage spatial, je souhaite vérifier quel modèle colle le mieux à mes données: loi de Poisson ou Binomiale Negative afin de savoir quels tests paramétriques je vais utiliser par la suite.

J'ai exécuté le script suivant:
require(pscl)
require(MASS)
modelnb = glm.nb(Observed~.,data=donnees)
> odTest(modelnb)

Critical value of test statistic at the alpha= 0.05 level: 2.7055
Chi-Square Test Statistic = 56.0309 p-value = 3.567e-14

Mon raisonnement est il correct ? Ai je utilisé la bonne fonction ?
Savez vous à quoi correspond le "~ . " dans la formule en argument de glm.nb ?

Respectueusement,

La loi binomiale négative est une alternative à la loi de comptage poissonienne quand il y a un surplus de zéro par rapport au comptage de Poisson (zero inflated).

Le tilde est le signe qui signifie qu'il s'agit d'une formule et dans les analyses cela se lit 'le membre de gauche est expliqué par le membre de droite'. Si ce membre de droite est le point (.), alors on lit la formule comme étant 'le membre de gauche est expliqué par toutes les autres variables du jeu de données référencé par l'argument data, sans interactions entre les variables'. Exemple, les données ont 4 variables, Y, X1, X2, X3 :
Y ~ . est équivalent à Y ~ X1 + X2 + X3

merci de ta réponse