本文關(guān)鍵詞：帶有二維隨機效應(yīng)的兩成分負二項混合模型的參數(shù)估計　出處：《南京師范大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 二維隨機效應(yīng) 混合模型 負二項回歸 偏大離差 參數(shù)估計 EM算法 隨機模擬

【摘要】：長期以來,負二項回歸模型由于其具有適應(yīng)偏大離差情形的特點,受到了人們越來越多的關(guān)注。而在回歸模型中加入隨機效應(yīng),可以更好地解釋當樣本來自不同群體時每個群體的內(nèi)在聯(lián)系。因此,負二項隨機效應(yīng)模型在理論和實際中都占有重要地位。為了更好地刻畫來自兩個不同總體的樣本,本文討論了兩個總體是相關(guān)的情況下的兩成分混合模型,并將帶有二維隨機效應(yīng)的兩成分泊松混合模型推廣為帶有二維隨機效應(yīng)的兩成分負二項混合模型,以便更好地適應(yīng)偏大離差數(shù)據(jù)。在簡單介紹了理論模型及其基本性質(zhì)之后,探討了三種不同的參數(shù)估計方法,包括最優(yōu)線性無偏預(yù)測(受限極大擬似然)估計法,高斯求積法和非參數(shù)極大似然估計法,并采用了EM算法和迭代公式求解參數(shù)估計值。論文利用Monte Carlo隨機模擬方法對帶二維隨機效應(yīng)的兩成分負二項混合模型在有限樣本下進行模擬,并對參數(shù)估計的結(jié)果進行了比較分析,發(fā)現(xiàn)：三種參數(shù)估計方法的估計效果都較好,而高斯求積法得出的估計結(jié)果略優(yōu)于其他兩種方法；樣本量越大,參數(shù)估計值越接近真值；樣本均值越小,參數(shù)估計效果越差。最后,通過對真實麻疹病例數(shù)據(jù)的分析,進一步說明了本文相關(guān)方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F224

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 解鋒昌;韋博成;林金官;;ZI數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析綜述[J];應(yīng)用概率統(tǒng)計;2009年06期

2 韋博成;解鋒昌;;ZI縱向計數(shù)數(shù)據(jù)模型的影響分析[J];應(yīng)用概率統(tǒng)計;2006年03期

，

本文編號：1330874