安东尼奥·卡西略（Antonio J。;安东尼奥·孔德·桑切斯 用超泊松回归模型检测零膨胀数据中的过度离散和欠离散。 （英语） Zbl 1394.62100号 统计Pap。 58，第1号，19-33（2017）. 小结：零膨胀超泊松回归模型允许用协变量分析计数数据，这些协变量决定了不同的离散程度，并且由于非用户群体的存在而呈现出结构零。仿真研究表明，该模型能够检测数据集潜在用户群相对于协变量值的过度分散和欠分散，并能够非常准确地估计结构零点的比例。应用该模型拟合与几个协变量相关的每个家庭的子女数，证实了生育率数据中存在结构零点，同时它检测到协变量确定的大多数水平中的离散度不足。 引用于4文件 MSC公司： 62J99型 线性推断、回归 62F03型 参数假设检验 62J02型 一般非线性回归 关键词：count数据;超泊松;过度分散;欠分散;零通货膨胀 软件：pscl公司;R（右）;mvt二进制EP;计数;溅出物;声光器件;锯齿形;VGAM公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.J.Sáez-Castillo}和\textit{A.Conde-Sánchez}，Stat.Pap。58、1号、19-33（2017；Zbl 1394.62100） 全文： 内政部 参考文献： [1] Aldieri L，Vinci CP（2012）《教育与生育：对意大利家庭的调查》。国际社会经济杂志39（4）：254-263·doi:10.1108/03068291211205686 [2] Angers JF，Biswas A（2003）零膨胀广义泊松模型的贝叶斯分析。计算统计数据分析42（1-2）：37-46·兹比尔1429.62091 ·doi:10.1016/S0167-9473（02）00154-8 [3] Baetschmann G，Winkelmann R（2013）《暴露变化时零膨胀计数数据建模：应用于肿瘤计数》。生物杂志55（5）：679-686·Zbl 1284.62646号 ·doi:10.1002/bimj.20120021 [4] Bardwell G，Crow E（1964）超泊松分布的两参数族。美国统计学会杂志59:133-141·Zbl 0137.13301号 ·网址：10.1080/01621459.1964.10480706 [5] K，Qaqish B（2011）mvtBinaryEP：生成相关二进制数据。http://CRAN.R-project.org/package=mvtBinaryEP，r包版本1.0.1·Zbl 1070.62098号 [6] Chen XD，Fu YZ（2011）缺失协变量的零膨胀回归模型选择。计算统计数据分析55（1）：765-773·Zbl 1247.62196号 ·doi:10.1016/j.csda.2010.06.023 [7] Chen XD，Fu YZ，Wang XR（2012）零膨胀广义泊松混合回归模型的局部影响测度。统计医学32（8）：1294-1312·doi:10.1002/sim.5560 [8] Cui Y，Yang W（2009）零膨胀广义泊松回归混合模型，用于绘制具有多个零的计数性状的数量性状位点。《Theor生物学杂志》256（2）：276-85·Zbl 1400.62257号 ·doi:10.1016/j.jtbi.2008.10.03 [9] Czado C，Erhardt V，Min A，Wagner S（2007）零膨胀广义泊松模型，对应用于专利外包率的平均值、离散度和零通货膨胀水平具有回归效应。统计模型7（2）：125-153·Zbl 07257676号 ·doi:10.1177/1471082X0700700202 [10] Czado C，Schabenberger H，Erhardt V（2014）空间计数回归模型的非嵌套模型选择及其在健康保险中的应用。统计帕普55（2）：455-476·Zbl 1297.62123号 ·doi:10.1007/s00362-012-0491-9 [11] Emrich LJ，Piedmonte MR（1991）生成高维多元二元变量的方法。美国统计局45（4）：302-304 [12] Erhardt V（2011）ZIGP：零膨胀广义泊松（ZIGP）回归模型。http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/ZIGP/，r包版本3.8·兹比尔1352.62106 [13] Famoye F，Singh KP（2006）零膨胀广义泊松回归模型及其在家庭暴力数据中的应用。数据科学杂志4:117-130 [14] Fotouhi A（2013）建模计数数据中的过度离散和欠离散。远东数学科学杂志75:203-221 [15] Fox JP（2013）具有潜在预测因子的多变量零膨胀建模：反馈行为建模。计算统计数据分析68:361-374·Zbl 1471.62062号 ·doi:10.1016/j.csda.2013.07.003 [16] Gupta PL，Gupta RC，Tripathi RC（2005）零膨胀广义泊松回归模型的得分检验。公共统计理论方法33（1）：47-64·Zbl 1185.62041号 ·doi:10.1081/STA-120026576 [17] Hilbe J（2011）负二项回归。剑桥大学出版社，纽约·Zbl 1269.62063号 ·doi:10.1017/CBO9780511973420 [18] Jochmann M（2013）什么属于哪里？零膨胀计数模型的变量选择，应用于医疗保健需求。计算统计28（5）：1947-1964·Zbl 1306.65076号 ·文件编号：10.1007/s00180-012-0388-z [19] Lambert D（1992）零膨胀泊松回归，及其在制造缺陷中的应用。技术计量学34（1）：1-14·Zbl 0850.62756号 ·doi:10.2307/1269547 [20] Lesnoff，M，Lancelot，R（2012）aod：过度分散数据分析。http://cran.r-project.org/package=aod，r包版本1.3·Zbl 1318.62056号 [21] 调查研究中心编制和分发的《收入动态小组研究》（2011年）。密歇根大学社会研究所，密歇根州安娜堡，技术报告·Zbl 1168.62016号 [22] Perumean-Chaney SE、Morgan C、McDowall D、Aban I（2013）零膨胀和过度分散：该怎么办？J Stat Comput Simul杂志83（9）：1671-1683·兹比尔1453.62768 ·doi:10.1080/00949655.2012.668550 [23] Poston D Jr，McKibben S（2003）使用零膨胀计数回归模型估计美国女性的生育率。J Mod应用统计方法2（2）：371-379·doi:10.22237/jmasm/1067645400 [24] R核心团队（2013）R：统计计算的语言和环境。奥地利维也纳，网址：http://www.R-project.org/ [25] Sáez-Castillo A，Conde-Sánchez A（2013）过分散和欠分散计数数据的超泊松回归模型。计算统计数据分析61:148-157·Zbl 1348.62188号 ·doi:10.1016/j.csda.2012.12.009 [26] Sellers KF，Shmueli G（2013）数据分散：现在你看到了……现在你没有。公共统计理论方法42（17）：3134-3147·Zbl 1277.62170号 [27] Staub KE，Winkelmann R（2013）零膨胀计数模型的一致估计。健康经济22（6）：673-686·doi:10.1002/hec.2844 [28] Tin A（2008）利用欠分散和过度分散对零膨胀计数数据进行建模。SAS全球论坛论文集、统计和数据分析（372-2008）·Zbl 1297.62123号 [29] Wang W，Famoye F（1997）用广义泊松回归建模家庭生育决策。《大众经济学杂志》10（3）：273-283·doi:10.1007/s001480050043 [30] Xie FC，Lin JG，Wei BC（2010）广义泊松回归模型中变化的零通货膨胀和离散性检验。应用统计杂志37（9）：1509-1522·Zbl 1511.62041号 ·网址：10.1080/02664760903055442 [31] 谢FC，林JG，魏BC（2014）贝叶斯零膨胀广义泊松回归模型：估计和案例影响诊断。J应用统计41（6）：1383-1392·Zbl 1352.62106号 ·doi:10.1080/02664763.2013.871508 [32] Yang Z，Hardin JW，Addy CL（2009）《零膨胀泊松模型中的过度分散测试》。J Stat Plan推断139（9）：3340-3353·Zbl 1168.62016号 ·doi:10.1016/j.jspi.2009.03.016 [33] Yang Z，Hardin JW，Addy CL（2010）过度分散计数数据中零通货膨胀的分数测试。公共统计理论方法39（11）：2008-2030·Zbl 1318.62056号 ·doi:10.1080/03610920902948228 [34] Yee TW（2013）VGAM：向量广义线性和加法模型。http://CRAN.R-project.org/package=VGAM，r包版本0.9-3 [35] Yip KC，Yau KK（2005）关于用额外的零对一般保险中的索赔频率数据进行建模。保险数学经济36（2）：153-163·兹比尔1070.62098 ·doi:10.1016/j.insmateco.2004.11.002 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。