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基于EM算法的多水平零膨胀负二项混合效应回归模型的参数估计
引用本文:王博.基于EM算法的多水平零膨胀负二项混合效应回归模型的参数估计[J].高师理科学刊,2019(3).
作者姓名:王博
作者单位:辽宁师范大学数学学院
摘    要:计数数据广泛应用于医疗、生物和保险等诸多领域.泊松回归模型与负二项回归模型是分析这类离散型数据的重要模型.在实际计数中往往会出现相对于泊松分布或负二项分布过多的零,称之为零膨胀现象.分析此类数据的常见方法是零膨胀泊松(ZIP)回归模型和零膨胀负二项(ZINB)回归模型.但是,如果非零观测值过度分散并且具有相关性,则参数估计可能会出现严重偏差,导致传统的ZINB模型不能对其进行很好的拟合.提出了一种具有随机效应的多水平零膨胀负二项混合效应回归模型,并利用极大似然估计的EM算法对多水平零膨胀负二项混合效应回归模型进行参数估计.

关 键 词:多水平ZINB模型  EM算法  极大似然估计

Parameter estimation of multi-level zero inflation negative binomial mixed regression model based on EM algorithm
Abstract:
Keywords:
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