Kim、Hee-Young;魏ß，Christian H。;托拜厄斯·莫勒。 在有界计数的时间序列中测试过多的零。 （英语） Zbl 1427.62098号 统计方法应用。 27，第4号，689-714（2018）. 摘要：对于有界计数的建模，二项分布是常见的选择。然而，在应用中，人们经常会发现过多的零点和异常变化，这无法用二项式分布来解释。我们提出统计方法来评估二项式模型的零点数和离散度，该模型基于样本二项式离散指数和样本二项形零指数。我们将该指数应用于由一阶二项式自回归过程生成的自相关计数，其中还包括独立计数和恒等（i.i.d.）有界计数的特殊情况。导出了所提出的测试统计量的极限零分布。蒙特卡罗的一项研究评估了它们在不同替代方案下的大小和功率。最后，我们给出了两个实际数据应用以及有效样本量的推导，以说明所提出的方法。 引用于2文件 理学硕士： 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 62F03型 参数假设检验 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 62第25页 统计学在社会科学中的应用 关键词：二项AR（1）模型;二项式离散指数;二项式零指数;额外二项式色散;异常零点;调整后的样本量 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.-Y.Kim}等人，《统计方法应用》。27，第4号，689--714（2018；Zbl 1427.62098） 全文： 内政部 参考文献： [1] Ainsworth LM、Dean CB、Joy R（2016）零膨胀空间模型：应用和解释。B.C.Sutradhar（ed）相关数据参数和半参数分析的进展和挑战（统计学课堂讲稿），第218卷。施普林格，巴塞尔，第75-96页·Zbl 1407.62183号 [2] Bayley GV，Hammersley JM（1946）自相关时间序列中独立观测的“有效”数量。补充J R Stat Soc 8（2）：184-197·兹比尔0063.00257 ·doi:10.2307/2983560 [3] Böhning D，Dietz E，Schlattmann P，Mendonca L，Kirchner U（1999）零膨胀泊松模型和牙科流行病学中的龋齿、缺牙和补牙指数。J R Stat Soc Ser A期刊162（2）：195-209·doi:10.1111/1467-985X.00130 [4] Britt CL、Rocque M、Zimmerman GM（2017）《犯罪学中有限计数数据的分析》。《定量克里米诺杂志》34:591-607。https://doi.org/10.1007/s10940-017-9346-9 ·doi:10.1007/s10940-017-9346-9 [5] Davis RA、Holan SH、Lund R、Ravishanker N（eds）（2016）离散值时间序列手册。查普曼和霍尔/CRC出版社，博卡拉顿 [6] Falk M、Hain J、Marohn F、Fischer H、Michel R（2014）《理论与实践中的统计——米特·安文敦根（Mit Anwendungen）》，柏林R.斯普林格出版社（德语）·Zbl 1300.00019 ·doi:10.1007/978-3-642-55253-3 [7] Fernández-Fontelo A，CabañA A，Puig P，MoriñA D（2016）《利用INA-hidden Markov链进行未报告数据分析》。统计医学35（26）：4875-4890·数字对象标识代码：10.1002/sim.7026 [8] Guillera-Arroita G，Lahoz-Monfort JJ（2017）《物种占有率估算和不完全检测：首次检测后是否应继续调查？》？AStA先进统计分析101（4）：381-398·Zbl 1443.62403号 ·doi:10.1007/s10182-017-0292-5 [9] McKenzie E（1985）离散变量时间序列的一些简单模型。水资源公牛21（4）：645-650·doi:10.1111/j.1752-1688.1985.tb05379.x [10] Möller TA，WeißCH，Kim H-Y，Sirchenko A（2018）在有界支持的计数数据时间序列中建模零通货膨胀。Methodol计算应用概率20（2）：589-609。https://doi.org/10.1007/s11009-017-9577-0 ·兹比尔1450.62113 ·doi:10.1007/s11009-017-9577-0 [11] Mwalili SM，Lesaffre E，Declerck D（2008）零膨胀负二项回归模型，纠正错误分类：龋病研究中的一个例子。统计方法医学研究17（2）：123-139·兹比尔1157.62042 ·doi:10.1177/0962280206071840 [12] Puig P，Valero J（2006）《计数数据分布：应用的一些特征》。美国统计协会期刊101（473）：332-340·Zbl 1118.62307号 ·doi:10.1198/01621450000000718 [13] Steutel FW，van Harn K（1979）《自我复合性和稳定性的离散类似物》。Ann Probab 7（5）：893-899·Zbl 0418.60020号 ·doi:10.1214/aop/1176994950 [14] WeißCH（2018）离散值时间序列导论。奇切斯特威利·Zbl 1407.62009年 ·数字对象标识代码：10.1002/9781119097013 [15] WeißCH，Homburg A，Puig P（2016）《INA（1）模型中零通货膨胀和过度分散的测试》。统计文件。https://doi.org/10.1007/s00362-016-0851-y ·Zbl 1420.62401号 [16] WeißCH，Kim H-Y（2013）二项式AR（1）过程：矩、累积量和估计。统计47（3）：494-510·Zbl 1327.62477号 ·网址：10.1080/02331888.2011.605893 [17] WeißCH，Kim H-Y（2014）时间依赖性计数的诊断和建模。Appl Stoch型号总线Ind 30（5）：588-608·doi:10.1002/asmb2005 [18] WeißCH，Pollett PK（2012）链二项模型和二项自回归过程。生物统计学68（3）：815-824·Zbl 1272.62099号 ·doi:10.1111/j.1541-0420.2011.01716.x [19] Yang M，Cavanaugh JE，Zamba GKD（2015）带多余零的计数时间序列的状态空间模型。统计模型15（1）：70-90·Zbl 07258978号 ·doi:10.1177/1471082X14535530 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。