本文關(guān)鍵詞：零一膨脹回歸模型及其統(tǒng)計診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：計數(shù)數(shù)據(jù)廣泛存在于我們的生活中,是一種很普遍的數(shù)據(jù)類型,例如在保險、心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域都大量存在。然而我們常常在處理一些問題時,會遇到0和1數(shù)據(jù)很多的某些特殊的數(shù)據(jù)集,而此類數(shù)據(jù)便是零一膨脹數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)的方差比均值要大,我們稱之為偏大離差的計數(shù)數(shù)據(jù)。針對這類數(shù)據(jù),我們往往會采用某些比較經(jīng)典的計數(shù)數(shù)據(jù)模型來進(jìn)行模擬研究,例如Poisson回歸模型、二項回歸模型等比較經(jīng)典的回歸模型,來處理這類偏大離差的數(shù)據(jù),但結(jié)果往往不盡人意。所以我們便會進(jìn)一步考慮零膨脹數(shù)據(jù)模型,如零膨脹回歸模型、零膨脹二項回歸模型以及零膨脹負(fù)二項回歸模型等最近的理論模型來進(jìn)行模擬研究。但是我們發(fā)現(xiàn)這類模型在擬合的時候效果并不是很好。因此我們對零膨脹回歸模型進(jìn)行改進(jìn)和推廣,考慮更加合理的零一膨脹回歸模型(ZOIM)來對0和1比較多的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析研究。本文首先提出了處理0和1數(shù)據(jù)很多的零一膨脹泊松回歸模型(ZOIP)和零一膨脹二項回歸模型(ZOIB);其次分別給出了兩種不同模型的參數(shù)估計：另外,基于數(shù)據(jù)刪除模型,考慮了零一膨脹泊松回歸模型(ZOIP)和零一膨脹二項回歸模型(ZOIB)的統(tǒng)計診斷,同時通過實(shí)例來比較ZOIP模型與所研究模型的擬合效果優(yōu)劣。最后對本文的研究給出初步的展望。
【關(guān)鍵詞】：零膨脹 ZOIP模型 ZOIB模型 Score檢驗 統(tǒng)計診斷
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O212.1
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 研究背景7
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-9
• 1.3 本文結(jié)構(gòu)及主要工作9-11
• 第二章 零一膨脹回歸模型(ZOIM)11-40
• 2.1 零一膨脹回歸模型(ZOIM)11-12
• 2.2 零一膨脹回歸模型的推廣12-16
• 2.2.1 零一膨脹泊松回歸模型(ZOIP)12-14
• 2.2.2 零一膨脹二項回歸模型(ZOIB)14-15
• 2.2.3 零一膨脹負(fù)二項回歸模型(ZOINB)15-16
• 2.3 零一膨脹泊松回歸模型的參數(shù)估計16-21
• 2.3.1 ZOIP模型的極大似然估計的Gauss-Newton迭代法16-18
• 2.3.2 ZOIP模型的極大似然估計的EM算法18-20
• 2.3.3 實(shí)例分析20-21
• 2.4 ZOIP模型的統(tǒng)計診斷21-32
• 2.4.1 ZOIP模型中基于數(shù)據(jù)刪除模型的診斷方法21-23
• 2.4.2 ZOIP模型中基于局部影響分析的診斷方法23-32
• 2.5 ZOI參數(shù)的score檢驗32-37
• 2.5.1 一膨脹33-36
• 2.5.2 零一膨脹36-37
• 2.6 ZOIP統(tǒng)計診斷的模擬分析37-40
• 第三章 零一膨脹二項回歸模型(ZOIB)40-63
• 3.1 零一膨脹二項回歸模型(ZOIB)40-41
• 3.2 零一膨脹二項回歸模型(ZOIB)的參數(shù)估計41-45
• 3.2.1 ZOIB模型的極大似然估計的Gauss-Newton迭代法41-44
• 3.2.2 ZOIB模型的極大似然估計的EM算法44-45
• 3.3 ZOIB模型的統(tǒng)計診斷45-55
• 3.3.1 ZOIB模型中基于數(shù)據(jù)刪除模型的診斷方法45-47
• 3.3.2 ZOIB模型中基于局部影響分析的診斷方法47-55
• 3.4 ZOIB模型的score檢驗55-60
• 3.4.1 一膨脹55-58
• 3.4.2 零一膨脹58-60
• 3.5 ZOIB統(tǒng)計診斷的模擬分析60-63
• 第四章 結(jié)論63-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 致謝67

【相似文獻(xiàn)】

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1 葉阿忠;非參數(shù)可加回歸模型和非線性協(xié)整檢驗[J];數(shù)理統(tǒng)計與管理;2002年02期

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7 劉群;王穎U，

本文編號：501077