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Al-Whash，H。;A.侯赛因。

通过数据克隆估计零膨胀参数驱动模型。 （英语） Zbl 07193764号

J.统计计算。模拟 89，第6号，951-965（2019）.
摘要：在本文中，我们建议使用数据克隆（DC）方法来估计计数时间序列的参数驱动的零膨胀泊松和负二项模型。数据克隆算法通过完全贝叶斯估计获得常见的最大似然估计及其标准误差。这提供了一些计算上的便利以及推断工具，如置信区间和诊断方法，否则，这些方法不适用于参数驱动模型。为了说明该方法的性能，我们使用蒙特卡罗模拟和加拿大安大略省与哮喘相关的急诊科就诊的实际数据。

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

零通货膨胀;参数驱动的;泊松;负二项式;贝叶斯估计;状态空间模型;数据克隆;计数时间序列
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Al-Wahsh}和\textit{A.Hussein}，J.Stat.Compute。模拟89，No.6，951-965（2019；Zbl 07193764）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 考克斯·D·时间序列的统计分析：一些最新发展。Scand J Stat.1981；8(2):93-115. [Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 0468.62079号
[2] McCullagh P，Nelder J.广义线性模型。博卡拉顿：查普曼和霍尔/CRC；1989.【Crossref】，【谷歌学者】·兹比尔074462098
[3] Davis R、Dunsmuir W、Streett S.泊松计数的观测驱动模型。生物特征。2003;90:777-790. doi:10.1093/biomet/90.4.777[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 1436.62418号
[4] Fokianos K、Rahbek A、Tjøstheim D.泊松自回归。2009年美国统计学会杂志；104(488):1430-1439. doi:10.1198/jasa.2009.tm08270[Taylor&Francis Online]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 1205.62130号
[5] Ferland R，Latour A，Oraichi D.整值GARCH过程。时间序列分析杂志。2006;27(6):923-942. doi:10.1111/j.1467-9892.2006.00496.x[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 1150.62046号
[6] Zeger S.计数时间序列的回归模型。生物特征。1988;75(4):621-629. doi:10.1093/biomet/75.4621[Crosref]，[Web of Science®]，[谷歌学者]·Zbl 0653.62064号
[7] Davis R，Wu R.计数时间序列的负二项模型。生物特征。2009;96(3):735-749. doi:10.1093/biomet/asp029[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 1170.62062号
[8] Davis R，Dunsmuir W，Wang Y.关于泊松回归模型中的自相关。生物特征。2000;87(3):491-505. doi:10.1093/biomet/87.3.491[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 0956.62075号
[9] Jörgensen B，Lundbye-Christensen S，Song P.多元纵向计数数据的状态空间模型。生物特征。1999;86(1):169-181. doi:10.1093/biomet/86.1.169[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 0916.62062号
[10] Davis R，Holan S，Lund R。离散值时间序列手册。博卡拉顿：查普曼和霍尔/CRC；2015.[谷歌学者]·Zbl 1331.62003号
[11] Davis R，Yam G.参数和观测驱动的状态空间模型。【引用于2018年11月26日】：【74页】。讲座可在http://www.stat.columbia.edu/rdavis/lectures/Cyprus1_04.pdf。[谷歌学者]
[12] Chan K，Ledolter J.涉及计数的时间序列模型的Carlo EM估计。美国统计协会杂志，1995年；90(429):242-252. doi:10.1080/01621459.1995.10476508[Taylor&Francis Online]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 0819.62069号
[13] Lambert D.Zero-inflated Poisson回归，用于制造缺陷。技术度量。1992;34(1):1-14. doi:10.2307/1269547[Taylor&Francis Online]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 0850.62756号
[14] Hall D.Zero膨胀泊松和随机效应二项回归：一个案例研究。生物计量学。2000;56(4):1030-1039. doi:10.1111/j.0006-341X.2000.01030.x[Crossref]，[PubMed]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 1060.62535号
[15] 模型选择和非嵌套假设的似然比检验。经济计量学。1989;57(2):307-333. doi:10.2307/1912557[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 0701.62106号
[16] Ridout M，Hinde J，Demétrio C.一种针对零膨胀负二项备选方案测试零膨胀泊松回归模型的分数测试。生物计量学。2001;57(1):219-223. doi:10.1111/j.0006-341X.2001.00219.x[Crossref]，[PubMed]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 1209.62079号
[17] Ghosh S，Mukhopadhyay P，Lu J.零膨胀回归模型的贝叶斯分析。J统计计划推断。2006;136(4):1360-1375. doi:10.1016/j.jspi.2004.10.008[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 1088.62139号
[18] Famoye F，Singh K.Zero膨胀了广义泊松回归模型，并应用于家庭暴力数据。数据科学杂志。2006;4(1):117-130. [谷歌学者]
[19] Yang M，Cavanaugh J，Zamba G.带多余零的计数时间序列的状态空间模型。统计模型。2015;15(1):70-90. doi:10.1177/1471082X14535530[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 07258978号
[20] Lele S，Dennis B，Lutscher F.数据克隆：使用贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗方法对复杂生态模型进行简单的最大似然估计。经济租赁。2007;10(7):551-563. doi:10.1111/j.1461-0248.2007.01047.x[Crossref]，[PubMed]，[Web of Science®]，[Google学者]
[21] Lele S，Nadeem K，Schmuland B.使用数据克隆的广义线性混合模型的可估性和似然推断。2010年美国统计学会杂志；105(492):1617-1625. doi:10.1198/jasa.2010.tm09757[Taylor&Francis Online]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 1388.62220号
[22] Walker A.关于后验分布的渐近行为。J R Stat Soc.1969；31(1):80-88. [谷歌学者]·Zbl 0176.48901号
[23] Sólymos P.dclone:R.R J.2010中的数据克隆；2(2):29-37. [谷歌学者]
[24] Brooks S，Gelman A.监测迭代模拟收敛性的通用方法。计算机图形统计杂志1998；7(4):434-455. [Taylor&Francis Online]、[Web of Science®]、[Google学者]
[25] Ponciano J、Taper M、Dennis B.生态学中的层次模型：置信区间、假设检验和使用数据克隆的模型选择。Ecol Soc.2009；90(2):356-362. doi:10.1890/08-0967.1[交叉引用]，[谷歌学者]
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