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陈凯西·W·S。；李桑约尔；坎特洪，K。

疾病计数非线性滞后积分值GARCH模型的贝叶斯推断。 （英语） 兹比尔1505.62094

计算。斯达。 36，第1号，261-281（2021）.
摘要：本研究提出了一类非线性滞后积分值GARCH模型，以通过降水量、平均温度和相对湿度这三个气象协变量来描述每周登革热出血热病例的发生情况。该模型采用具有缓冲区的滞回三状态切换机制，能够解释各种特性。这允许在较低的范围内有连续的零，在较高的范围内出现较大的计数。这些非线性滞后整数值GARCH模型包括泊松、负二项和对数链接形式。我们利用自适应马尔可夫链蒙特卡罗模拟进行推断和预测，并使用两个贝叶斯准则进行模型比较，使用相对均方根预测误差进行评估。仿真和分析结果表明，滞回负二项积分值GARCH模型优于其他模型，并成功地提供了一种替代的非线性积分值GARC模型，以更好地描述较大的计数值。

引用于1文件

MSC公司：

62-08 统计学相关问题的计算方法
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
2015年1月62日 贝叶斯推断
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）

关键词：

登革热；积分值GARCH；过度分散；连续零；滞后，滞后；MCMC方法；后验预测分布；阈值模型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛C.W.S.Chen｝等人，计算机。Stat.36，No.1，261--281（2021；Zbl 1505.62094）
全文： 内政部

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