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卢伊茨，军事;吉尔特·莫伦伯格;吉尔特·韦贝克;科恩·马蒂杰斯;爱德华多·里贝罗（Eduardo E.jun Ribeiro）。;Clarice G.B.Demétrio。;约翰·欣德

一种Weibull-count方法，用于处理欠分散和过分散的纵向/集群数据结构。 （英语） Zbl 07289547号

统计模型。 19，第5号，569-589（2019）.
摘要：研究了一种基于Weibull-模型的方法，以在层次结构框架中处理欠分散和过分散的离散数据。该方法首先由Nakagawa和Osaki引入[“离散Weibull分布”，IEEE可靠性事务24，300–301（1975）]，随后，Klakattawi等人对单变量情况下的低离散和高离散进行了检验。[“计数数据的简单自适应离散回归模型”，Entropy 20，142（2018）]。尽管可以通过简单的方式获得，但对具有分散度不足和分散度过高的分层方法的扩展却没有被注意到。在分析集群/纵向数据结构时，这一点尤其重要，因为与横断面研究相比，潜在的相关性结构通常更为复杂。本文提出了威布尔计数模型的随机效应扩展，并将其应用于两个来自临床和社会学研究领域的激励性案例研究。通过比较一些著名的计数模型，即负二项式、Conway-Maxwell-Poisson和双泊松模型，对该模型进行了良好的评价。实验结果表明，所提出的扩展灵活地适应了数据，更具体地说，适用于重尾、零膨胀、过度分散和相关计数数据。使用该方法还可以灵活地对离散的左旋时间-事件数据结构进行建模，只要使用互补的对数链接，就可以在中值尺度上得出直接解释。最后，创建了一个大型模拟数据集，以检查模型的其他特性，如计算简便性和正交性，并得出结论，该方法最适合于高度分散的情况。

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MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

纵向剖面图;群集;分散，分散;随机效应;Weibull-count方法

软件：

BDWreg公司;计数
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\textit{M.Luyts}等人，统计模型。19，第5号，569--589（2019；Zbl 07289547）
全文： 内政部

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