基于零膨胀广义Poisson回归模型的广义估计方程方法及其应用

摘要：

计数数据分析已在生物和医学研究领域得到发展.特别地,零膨胀计数分布已经被用来建模在试验中经常出现的过多零的观测.分析此类数据最常见的计数分布是泊松分布和负二项分布.然而,泊松分布只能处理等分布数据,负二项分布只能处理过度分散.零膨胀广义Poisson回归模型则可以用来处理0过多或过度分散的计数数据.对于具有这样特征的纵向计数数据采用广义估计方程方法估计模型参数,同时也可以解释来自同一个体观测值之间的相关性.通过引入一个隐变量,将分别构建模型的两组协变量的估计方程连接起来,从而解决了零膨胀部分的参数估计求解问题.并用此方法分析了Iowa氟化物研究中的数据,研究了龋齿的数量影响因素.

关键词：广义估计方程、零膨胀广义Poisson回归模型、纵向数据

所属期刊栏目：43

分类号：O212.1(概率论与数理统计)

资助基金：辽宁省科技厅引导项目20180550196

在线出版日期：2020-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：447-454