一类成分数据的边际两部分Beta回归模型及相关问题

发布时间：2021-12-22 16:51

　　本论文研究两部分模型（two-part model）对零膨胀（zero inflated）数据统计推断问题.零膨胀数据是指响应变量中含有大量的零值,这导致该响应变量的分布已不适合用标准的概率分布来描述.例如,在某项研究中,响应变量Y是某地区就诊的病人们看急诊的次数,次数为0表示病人没有看急诊,而是普通的就诊.实际上,这些病人中的大部分只是普通的就诊,而并非看急诊.因此,响应变量Y在大部分样本上的取值为0.如果我们用泊松分布来刻画Y的分布,且泊松分布的均值用样本的平均数来估计,则用该泊松分布算出来的零值的比例将远小于数据中零值的真实比例.这样的数据就是零膨胀数据.零膨胀数据经常出现于生物医学、医疗卫生、经济学、生态学等领域.零膨胀数据及其研究越来越受到科研人员的重视.这方面的研究成果经常发表于各学科的顶级期刊,如 Journal of the American Statistical Association,Nature,Nature Communications,Cell Host Microbe,Bioinformatics,Statistical Methods in Medica... 

【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：129 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图１．２：左：心脏病病人每月的医疗费用直方图（单位：万美元）；右：每天饮酒量的直方??图．??对这两个子模型别进行建模，其一般形式如下所示：??

?ｍｅｔｈｏｄ?＾ＣＴＰ＾ＭＴＰ?Ｔ＿ｔｅｓｔ＿Ｗｉｌｃｏｘｏｎ??图２．１：样本量为３００的情形下，四种检验的第一类错误．上面两幅图对应于设置叫＝??０，７ｉ?＝?〇，下面两幅图对应于设置ｃｔｉ?＝?ｌ，７ｉ?＝?〇．在每一种设置中，左边的图形显不的??是水平０．０１时的结果，右边的图形显示的是水平０．０５时的结果．每幅图形中的水平虚??线代表

＿ｔｅｓｔ?國?Ｗｉｌｃｏｘｏｎ?ｍｅｔｈｏｄ?麵?ＣＴＰ?麵?ＭＴＰ?＿?ｌａｔｅｓｔ?圓?Ｗｉｌｃｏｘｏｎ??图２．２：样本量为６００的情形下，四种检验的第一类错误．上面两幅图对应于设置ａ：＝??〇，Ｔｉ?＝?〇，下面两幅图对应于设置ａ／ｉ?＝?ｌ，７ｉ?＝?〇．在每一种设置中，左边的图形显不的??是水平０．０１时的结果，右边的图形显示的是水平０．０５时的结果．每幅图形中的水平虚??线代表相应的ａ水平．??３７??

【参考文献】：
期刊论文
[1]炎症性肠病与肠道细菌研究进展[J]. 张静,韩英,王继恒.  世界华人消化杂志. 2007(12)



本文编号：3546740