泊松自回歸模型假設(shè)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(shù)據(jù)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(shù)數(shù)據(jù)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(shù)進行建模,結(jié)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(yīng)用前景. 

【文章頁數(shù)】：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(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3734057