机译:使用边缘化零膨胀分布对计数数据建模
Univ South Carolina Inst Families Soc Columbia SC 29208 USA;
Univ South Carolina Dept Epidemiol & Biostat Columbia SC USA;
st0563; mzip; mzip postestimation; mzigp; mzigp postestimation; mzinb; mzinb postestimation; marginalized; count data; Poisson; generalized Poisson; negative binomial; zero-in flated;
机译:基于零膨胀Conway-Maxwell-Poisson分布的聚类计数数据的边际回归模型及其应用
机译:对具有过多零的计数数据进行建模:零膨胀模型中需要进行类别预测,以及在龋齿数据的零膨胀模型和通用混合物模型之间进行选择时需要生成数据。
机译:计数数据的边际零膨胀回归模型
机译:计数回归和机器学习方法,用于零充气过分散计数数据。应用于微零售分布和城市形态
机译:零膨胀负二项式(ZINB)回归模型,用于过度分散的计数数据(带有多余的零)和重复测量,适用于人类微生物群序列数据。
机译:基于零膨胀Conway-Maxwell-Poisson分布的聚类计数数据的边际回归模型及其应用
机译:零膨胀计数数据的边缘平均模型