基于一般化的林德利二项模型,模拟过度终点的比例.
Dianliang Deng1, Xiaoqing Zhang1
1Department of Mathematics and Statistics, University of Regina, 3737 Wascana Parkway, Regina, S4S 0A2 SK Canada.
一个新的通用林德利二项式 (GLB) 分布有效地模拟了具有终点问题的比例数据. 这种灵活的统计模型为各种数据分散和形状提供了改进的分析.
科学领域:
- 统计 统计 统计 统计
- 可能性理论概率理论.
- 统计建模 统计建模
背景情况:
- 比例数据通常在终点 (0或1) 上显示过多的观察结果.
- 现有的二项式模型可能无法充分捕捉这些终点现象或不同的分散水平.
- 需要新的统计分布来灵活分析这些数据.
研究的目的:
- 介绍一般化的林德利二项式 (GLB) 分布.
- 为GLB模型开发统计推断方法,包括回归.
- 评估GLB模型的性能和实际实用性.
主要方法:
- GLB分布是通过将二项分布与一般化的三参数林德利分布复合而构建的.
- 概率性质 (PMF,时刻,平均值,方差,MGF,分散指数) 得到导出.
- 基于概率的推断是使用费舍尔评分和预期最大化 (EM) 算法来实现的,包括为稳定性处罚的EM.
- 模型诊断使用皮尔森,偏差和随机定量余量.
主要成果:
- GLB分布在建模低分散和过分散数据以及单模和双模形状方面表现出灵活性.
- 模拟研究证实了估计程序的性能.
- 与现有模型相比,GLB回归模型对白数据集提供了更好的匹配.
结论:
- 一般化的林德利二项式分布是分析比例数据的宝贵新工具,特别是在终点通货膨胀方面.
- 开发的推理方法,包括处罚的EM,对于参数估计是有效的.
- GLB回归模型为现实世界的比例数据分析提供了增强的性能.
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