The R Journal：文章发表于2015年，第7:2卷
基于R包Hermite的广义Hermite分布模型
大卫·莫里尼亚、曼努埃尔·希格拉斯、佩德罗·普伊格和玛丽亚·奥利维拉,R杂志（2015）7:2，第263-274页。
摘要广义Hermite分布（以及作为特殊情况的Hermite分配）通常用于在存在过分散或多模态的情况下拟合计数数据。尽管如此，据我们所知，还没有标准软件包实现特定的函数来计算基本概率，并根据这些分布进行简单的统计推断。我们在此提供了一组计算工具，使用户可以通过使用R包Hermite对广义Hermite分布进行建模来面对这些困难。该软件包还可用于生成与广义Hermite分布的随机偏差，并使用基本函数计算概率（密度、累积密度和分位数函数可用），使用最大似然法估计参数，并针对广义埃尔米特替代方案执行泊松假设的似然比测试。为了在参数较大时提高密度和分位数函数的性能，使用了Edgeworth和Cornish-Fisher展开。Hermite回归也是一种建模夸大计数数据的有用工具，因此将其包含到常用软件（如R）中，将使该工具可供广泛的潜在用户使用。文中还给出了在几个应用领域中的一些使用示例。
收到日期：2015-04-27；在线2015-12-10CRAN包：最大Lik,半径引用的CRAN包暗示的CRAN任务视图：优化
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