泊松自回歸模型假設到達過程為期望與方差相等的泊松分布,但事實上真正的數據生成過程中的到達過程的方差既可以高于期望也可以低于期望.本文提出了基于Katz到達過程（Katz arrivals）的計數數據自回歸模型（INAR-Katz:integer valued autoregressive process with Katz arrivals）.并采用蒙特卡羅模擬方法（Monte Carlo simulations）比較了INAR-Katz模型在矩估計以及極大似然估計下的估計準確程度.最后采用INAR-Katz模型對患呼吸系統(tǒng)疾病的急診就診人數進行建模,結果顯示INAR-Katz模型優(yōu)于普通泊松模型、PAR模型,具有很好的應用前景. 

【文章頁數】：18 頁

【文章目錄】：
§1.引言
§2.INAR-Katz模型
    2.1 Katz分布族
    2.2 INAR(1)-Katz模型
§3.INAR(1)-Katz模型的矩估計
§4.INAR(1)-Katz模型的極大似然估計
    4.1基于PAR(1)模型的ML估計
    4.2基于INAR(1)-Bin模型的ML估計
    4.3基于INAR(1)-NBin模型的ML估計
§5.蒙特卡羅模擬
§6.實證分析
§7.結論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]PM10與表觀溫度交互作用對北京市某醫(yī)院呼吸系統(tǒng)疾病急診的影響[J]. 李國星,陶輝,劉利群,郭玉明,潘小川.  環(huán)境與健康雜志. 2012(06)
[2]一類考慮接種的具有一般接觸率的SIR模型的研究[J]. 李盼,張文艷,趙瑜.  上海理工大學學報. 2010(01)
[3]含有免疫作用的SIR傳染病模型在復雜網絡上的動力學行為[J]. 張海峰,傅新楚.  上海大學學報(自然科學版). 2007(02)
[4]廣東省SARS傳播模型實證研究[J]. 譚旭輝,柳青,何劍峰,羅惠明.  疾病控制雜志. 2006(06)



本文編號：3734057