【摘要】：零過多計數(shù)數(shù)據(jù)經(jīng)常出現(xiàn)在生物醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、保險等領(lǐng)域,為刻畫此類數(shù)據(jù),學(xué)者們對零過多模型進(jìn)行了大量研究.然而,在實際問題中,某些零過多計數(shù)數(shù)據(jù)是按照時間收集得到的,此時經(jīng)典的零過多模型可能不再適用.因此,本文將在零過多泊松(ZIP)隨機(jī)效應(yīng)模型的基礎(chǔ)上,推廣得到動態(tài)ZIP隨機(jī)效應(yīng)模型及半?yún)?shù)動態(tài)ZIP隨機(jī)效應(yīng)模型.首先,論文通過引入滯后項建立了動態(tài)ZIP隨機(jī)效應(yīng)模型,探討了兩種不同的參數(shù)估計方法,包括MCEM算法及非參數(shù)極大似然(NPML)估計法.該模型不僅可以刻畫個體內(nèi)部的相關(guān)性,也可以描述前后時刻的影響.其次,計數(shù)數(shù)據(jù)與時間的聯(lián)系具有未知性,若人為地假定二者存在某線性關(guān)系,則可能導(dǎo)致模型結(jié)構(gòu)不合理.為此,我們在模型中引入一個未知光滑函數(shù),建立了半?yún)?shù)動態(tài)ZIP隨機(jī)效應(yīng)模型.文中基于P-樣條對未知函數(shù)進(jìn)行了近似,并結(jié)合懲罰對數(shù)似然函數(shù),在MCEM算法框架下探討了模型的參數(shù)估計.此外,本文應(yīng)用Monte Carlo隨機(jī)模擬方法研究了有限樣本下兩類模型參數(shù)估計方法的有效性.最后,我們將兩種動態(tài)模型應(yīng)用到實際問題中,對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析.為了說明文中動態(tài)模型的擬合情況,我們也使用ZIP隨機(jī)效應(yīng)模型和半?yún)?shù)ZIP隨機(jī)效應(yīng)模型來擬合相應(yīng)的真實數(shù)據(jù),基于AIC準(zhǔn)則,我們發(fā)現(xiàn),論文所給出的動態(tài)模型要優(yōu)于相應(yīng)的非動態(tài)模型.
【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】：2018
【分類號】：F224;F842.66;F426.72
【圖文】：

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【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 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：2765370