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阿拉贡，戴维C。；Jorge A.Achcar。；Edson Z.马丁内斯。

双泊松分布的最大似然和贝叶斯估计。 （英语） 兹比尔1426.62058

J.统计理论实践。 12，编号4，886-911（2018）.
摘要：泊松分布和负二项分布经常用于拟合计数数据。泊松分布的一个局限性是假设平均值和方差相等，但在许多实际应用中，这种假设远非现实。负二项分布更多地用于过度分散的情况，因为它们的方差高于平均值。由引入的双参数双泊松分布B.埃夫隆【《美国统计协会期刊》第81卷，第709页–第721页（1986年；Zbl 0611.62072号)]考虑到泊松分布和负二项分布可以解释过度分散和欠分散，可以将其视为泊松分布的有用替代。在本文中，我们获得了双泊松分布的最大似然估计和贝叶斯估计。我们还针对样本中存在多余零的情况扩展了所提出的方法。在假设模拟数据集和实际数据集的情况下，考虑了双泊松分布的应用。

MSC公司：

62E15型 统计学中的精确分布理论
2015年1月62日 贝叶斯推断
10层62层 点估计

关键词：

最大似然估计量；贝叶斯估计量；双泊松分布计数数据；Markov-chain Monte Carlo（MCMC）

引文：

Zbl 0611.62072号

软件：

马克斯利克；最大Lik；进程NLMIXED；阿波罗3
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.C.Aragon}等人，《统计理论与实践》。12，第4号，886--911（2018；Zbl 1426.62058）
全文： 内政部

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