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0-k膨胀计数回归模型的参数估计与统计检验

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0-k膨胀计数回归模型的参数估计与统计检验一直是数据分析的热点问题.借助隐变量重新设定0-k膨胀回归模型,并采用EM算法和Fisher信息矩阵给出参数的点估计和区间估计;基于Wald统计量和LR统计量对0-k膨胀分布是否会退化的现象进行统计检验;以0-k膨胀泊松回归模型为例进行实际应用.研究结果显示,采用EM算法进行参数估计时收敛速度较快且估计结果稳健,不同的0-k膨胀泊松分布对原始数据的拟合效果不同,若将k设定为非膨胀数值可能会导致拟合结果出现偏差.
Parameter estimation and statistical test of 0-k inflated count regression model
Parameter estimation and statistical testing of 0-k inflation count regression models have always been a hot issue in data analysis.The 0-k inflation regression model is reset with the help of latent variables,and the EM algorithm and Fisher information matrix are used to give the point and interval estimates of the parameters.Based on the Wald statistic and the LR statistic,a statistical test is carried out to test whether the 0-k inflation distribution will degenerate.Take the 0-k inflated Poisson regression model as an example for practical application.Research shows:When the EM algorithm is used for parameter estimation,the convergence speed is fast and the estimation results are robust.Different 0-k inflated Poisson distributions fit the original data differently.Setting k to a non-dilated value may lead to biased fitting results.

0-k inflationregression modelsparameter estimationhypothesis testingPoisson distribution

李春玉、安博文、李晓天

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河北经贸大学数学与统计学学院,河北石家庄 050061

华侨大学经济与金融学院,福建泉州 362021

新疆理工学院经济贸易与管理学院,新疆阿克苏 843000

0-k膨胀 回归模型 参数估计 假设检验 泊松分布

国家自然科学基金

72064034

2024

河南科技学院学报(自然科学版)
河南科技学院

河南科技学院学报(自然科学版)

影响因子:0.557
ISSN:1673-6060
年,卷(期):2024.52(1)
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