【摘 要】
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在社会学、心理学、生态学、保险学、医学、流行病学等领域,人们经常收集到各种各样的计数资料以研究它们的规律和特征.往往会出现计数数据不包含零观测值或零观测值过多的情形.一系列零截断和零膨胀离散模型也由此提出用于分析这一类数据,如零截断/零膨胀泊松分布、零截断/零膨胀负二项分布等.在利用这一类模型进行拟合时,对未知参数进行统计推断是必要的.已有的文献仅局限于解决单一模型的参数推断问题.本文基于近几年提出的零截断分布和零膨胀分布的随机表示,在统一的模型框架下,建立了计算参数极大似然估计的一般方法并应用于常见的离
【机 构】
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深圳大学经济学院,南方科技大学统计与数据科学系,中南财经政法大学数理与金融统计系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(批准号:11801380、11771199、11601524),深圳大学新引进教师科研启动项目(批准号:2019069)资助.
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在社会学、心理学、生态学、保险学、医学、流行病学等领域,人们经常收集到各种各样的计数资料以研究它们的规律和特征.往往会出现计数数据不包含零观测值或零观测值过多的情形.一系列零截断和零膨胀离散模型也由此提出用于分析这一类数据,如零截断/零膨胀泊松分布、零截断/零膨胀负二项分布等.在利用这一类模型进行拟合时,对未知参数进行统计推断是必要的.已有的文献仅局限于解决单一模型的参数推断问题.本文基于近几年提出的零截断分布和零膨胀分布的随机表示,在统一的模型框架下,建立了计算参数极大似然估计的一般方法并应用于常见的离
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