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文檔簡介
1、摘要在農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、公共衛(wèi)生、金融、保險(xiǎn)等眾多領(lǐng)域,都存在著大量的計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)。分析處理這類計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的最基本模型是泊松回歸模型、負(fù)二項(xiàng)回歸模型等經(jīng)典離散回歸模型。這類數(shù)據(jù)中有些計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)會出現(xiàn)大量的零數(shù)據(jù),比如牧場動物患流行肺炎的次數(shù)、動物糞便中蟲卵數(shù)等等。這些數(shù)據(jù)中的零要明顯多于泊松分布、負(fù)二項(xiàng)分布等離散分布產(chǎn)生零的個數(shù),我們稱這類數(shù)據(jù)為零膨脹數(shù)據(jù),也就是含零過多的數(shù)據(jù)。零膨脹數(shù)據(jù)在各個領(lǐng)域受到了越來越多的重視。近些年來,國內(nèi)外學(xué)者們在各種應(yīng)
2、用背景下提出了許多處理零膨脹數(shù)據(jù)的模型。例如ZIP模型、ZINB模型、Hurdle模型等等。本文主要研究對象就是這類特殊數(shù)據(jù),詳細(xì)介紹了處理這類數(shù)據(jù)的典型模型,并應(yīng)用于獸醫(yī)流行病領(lǐng)域的一些計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)。具體研究內(nèi)容如下。本文第一章介紹了研究背景。第二章介紹了泊松回歸模型和負(fù)二項(xiàng)回歸模型,并將泊松回歸模型應(yīng)用于獸醫(yī)流行病領(lǐng)域的一個實(shí)例分析,結(jié)果分析可知泊松回歸模型處理數(shù)據(jù)的效果比較差。第三章介紹了ZIP模型和ZINB模型的參數(shù)估計(jì)方法,并以Z
3、IP模型為例進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)和Score檢驗(yàn)的模擬研究,討論了幾種0比例情況下的模型優(yōu)劣,發(fā)現(xiàn)在數(shù)據(jù)離散情況較大時ZINB模型比其他模型對0數(shù)據(jù)估計(jì)精度要高,最后應(yīng)用ZINB模型分析了獸醫(yī)流行病領(lǐng)域中的糞便蟲卵數(shù)據(jù),計(jì)算得到的Score檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為77309,說明ZINB模型比負(fù)二項(xiàng)回歸模型更適合擬合糞便蟲卵數(shù)據(jù)。第四章介紹了Hurdle模型、Hurdle模型的參數(shù)估計(jì)方法、Hurdle模型的模擬研究以及Hurdle數(shù)據(jù)刪除模型的統(tǒng)計(jì)診斷
4、,并將HurdleNB模型應(yīng)用于獸醫(yī)流行病領(lǐng)域的糞便蟲卵數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)診斷發(fā)現(xiàn)第978號點(diǎn)為強(qiáng)影響點(diǎn)。第五章給出了本文的研究結(jié)果。結(jié)果表明泊松回歸模型、負(fù)二項(xiàng)回歸模型是模擬計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)模型,泊松回歸模型要求數(shù)據(jù)期望與方差相等,負(fù)二項(xiàng)回歸模型適合處理有一定離散程度的計(jì)數(shù)數(shù)據(jù),但當(dāng)數(shù)據(jù)中零數(shù)據(jù)占很大比例時,以上兩種模型的擬合效果就很差了,而零膨脹模型和Hurdle模型是處理帶有協(xié)變量零膨脹數(shù)據(jù)的有效方法。從獸醫(yī)流行病領(lǐng)域的實(shí)例分析發(fā)現(xiàn),ZIN
5、B和HurdleNB回歸模型對實(shí)例分析的效果較好。此外Hurdle模型還可以分析零收縮計(jì)數(shù)數(shù)據(jù),也就是零數(shù)據(jù)較少的數(shù)據(jù)。具體應(yīng)用有待進(jìn)一步研究。關(guān)鍵詞:零膨脹數(shù)據(jù);Hurdle模型;統(tǒng)計(jì)診斷alsocananalyzethezeroshrinkagecountdatathatiszerolessdataSpecificapplicationneedsfurtherstudyKeywords:Zeroinflationdata;Hurdl
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