ƯỚC LƯỢNG TRONG MÔ HÌNH HỒI QUI POISSON GIÃN NỞ SỐ KHÔNG KIỂM DUYỆT BÊN PHẢI

Nguyễn Văn Trịnh; Phạm Văn Minh

doi:10.34238/tnu-jst.4636

ƯỚC LƯỢNG TRONG MÔ HÌNH HỒI QUI POISSON GIÃN NỞ SỐ KHÔNG KIỂM DUYỆT BÊN PHẢI

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 11/06/21 Ngày hoàn thiện: 29/11/21 Ngày đăng: 30/11/21

Các tác giả

1. Nguyễn Văn Trịnh , Trường Đại học Hàng Hải Việt Nam
2. Phạm Văn Minh, Trường Đại học Hàng Hải Việt Nam

Tóm tắt

Dữ liệu đếm thường xuất hiện trong nhiều lĩnh vực thực tế như y tế, kinh tế, dịch tễ học... Để xử lý loại dữ liện này, nhiều mô hình hồi quy đã phát triển như hồi quy Poisson, hồi quy Nhị thức hay tổng quát hơn là mô hình hồi quy tổng quát hóa (GLMs). Khi dữ liệu đếm chứa nhiều số không, các mô hình giãn nở số không (ZI) ra đời. Tuy nhiên nếu dữ liệu cần kiểm duyệt thì các mô hình trên không còn phù hợp. Vì vậy, Saffar i and Adnan (2001) đã đề cập đến mô hình này bằng nghiên cứu mô phỏng đơn giản. Tuy nhiên, tác giả chưa chứng minh cho sự tồn tại, tính vững và tính tiệm cận chuẩn của đại lượng hợp lí cực đại (MLE). Với nhận định đó, bài báo này phát tr iển lý thuyết đưa ra chứng minh chặt chẽ cho các vấn đề trên dựa vào lý thuyết tiệm cận chuẩn.

Từ khóa

Giãn nở số không; Dữ liệu đếm; Ước lượng hợp lí cực đại; Kiểm duyệt; Mô hình Poisson

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] P. McCullagh and J.A. Nelder, Generalized linear models (Second edition).Monographs on Statistics and Applied Probability. Chapman & Hall, London, 1989.

[2] D. Lambert, "Zero-inflated Poisson regression, with an application to defects in manufacturing," Technometrics, vol. 34, no. 1, pp. 1-14, 1992.

[3] E. Dietz and Bohning, "On estimation of the Poisson parameter in zero-modified Poisson models, "Computational Statistics & Data Analysis , vol. 34, no. 4, pp. 441-459, 2000.

[4] H. K. Lim, W. K. Li, andP. L.H. Yu,"Zero-inflated Poisson regression mixture model," Computational Statistics & Data Analysis, vol. 71, pp.151-158, 2014.

[5] A. Monod, "Random effects modeling and the zero-inflated Poisson distribution," Communications in Statistics. Theory and Methods, vol. 43, no. 4, pp. 664-680, 2014.

[6] D. B. Hall, "Zero-inflated Poisson and binomial regression with random effects: a case study," Biometrics, vol. 56, no. 4, pp. 1030-1039, 2000.

[7] Y. Min and A. Agresti, "Random effect models for repeated measures of zero-inflated count data," Statistical Modelling, vol. 5, no. 1, pp. 1-19, 2005.

[8] K. F. Lam, H. Xue, and Y. B. Cheung, "Semiparametric analysis of zero-inflated count data," Biometrics, vol. 62, no. 4, pp. 996-1003, 2006.

[9] J. Feng, and Z. Zhu, "Semiparametric analysis of longitudinal zero-inflated count data," Journal of Multivariate Analysis, vol. 102, no. 1, pp. 61-72, 2011.

[10] M. Ridout, J. Hinde, and C. G. B. Demetrio, "A score test for testing a zero-inflated Poisson regression model against zero-inflated negative binomial alternatives," Biometrics, vol. 57, no. 1, pp. 219-223, 2001.

[11] A. Moghimbeigi, M. R. Eshraghian,K. Mohammad, and B. McArdle, "Multilevel zero-inflated negative binomial regression modeling for over-dispersed count data with extra zeros," Journal of Applied Statistics, vol. 35, no. 9, pp. 1193-1202, 2008.

[12] S. M. Mwalili, E. Lesaffre, and D. Declerck, "The zero-inflated negative binomial regression model with correction for misclassification: an example in caries research," Statistical Methods in Medical Research, vol. 17, no. 2, pp. 123-139, 2008.

[13] S. E. Saffari, and R. Adnan, "Zero-inflated Poisson regression models with right censored count data," Matematika, vol. 27, no. 1, pp. 21-29, 2001.

[14] C. Czado, V. Erhardt, A. Min, and S. Wagner, "Zero-inflated generalized Poisson models with regression effects on the mean, dispersion and zero-inflation level applied to patent outsourcing rates," Statistical Modelling, vol. 7, no. 2, pp.125-153, 2007.

[15] L. Fahrmeir and H. Kaufmann, "Consistency and asymptotic normality of the maximum likelihood estimator in generalized linear models," The Annals of Statistics, vol. 13, no. 1, pp. 342-368, 1985.

[16] G. A.F.Seber and A. J. Lee, Linear Regression Analysis. Wiley Series in Probability and Statistics. Wiley, 2012.

[17] R. A. Maller, "Asymptotics of regressions with stationary and nonstationary residuals," Stochastic Processes and their Applications, vol. 105, no. 1, pp. 33-67, 2003.

[18] C. Czado and A. Min, "Consistency and asymptotic normality of the maximum likelihood estimator in a zero-inflated generalized Poisson regression," Collaborative Research Center 386, Discussion Paper 423, Ludwig-Maximilians-Universitat, M¨ unchen¨ , 2005.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.4636

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ