一类带约束的零膨胀广义可加模型的惩罚似然估计
2020-01-21分类号:O21
【部门】兰州财经大学统计学院 中国人民大学应用统计科学研究中心 中国人民大学统计学院
【摘要】在零膨胀计数数据的研究中,非零膨胀率和某种分布均值之间可能存在某种单调关系,此时再用普通的零膨胀计数数据的分析方法会偏离实际。因此,文章用一类带约束的零膨胀广义可加模型对此类数据进行分析,约束条件是膨胀率和分布均值之间存在某种线性关系。最后结合惩罚似然估计和EM算法对模型进行参数估计,并在模拟过程中用惩罚样条的方法来克服曲线对数据点的过度拟合问题。通过模拟和实例分析发现,带约束的零膨胀广义可加模型对此类复杂数据有较好的拟合效果。
【关键词】零膨胀 广义可加模型 惩罚样条 惩罚似然 EM算法
【基金】地区科学基金资助项目(11861042)
【所属期刊栏目】统计与决策
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