Jean-François Dupuy 广义端点膨胀二项回归模型中的推断。 (英语) Zbl 1387.62086号 统计 51,第4号,888-903(2017). 作者考虑了一种广义端点膨胀二项回归模型,该模型适用于具有大频率零点和右端点的计数数据。本文研究了最大似然估计(MLE)的大样本性质。证明了模型的可辨识性,并建立了最大似然估计的一致性和渐近正态性。通过仿真评估了MLE的有限样本分布以及零点和右端充气比例对MLE性能的影响。审核人:帕维尔·斯托伊诺夫(索菲亚) 引用于三文件 MSC公司: 62J12型 广义线性模型(逻辑模型) 10层62层 点估计 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 关键词:count数据;大样本属性;逻辑回归;仿真 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.-F.Dupuy},统计学51,第4期,888--903(2017;Zbl 1387.62086) 全文: 内政部