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零一膨胀泊松回归模型的EM算法改进  
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【英文篇名】 EM Algorithm Amendment of the Zero-and-One Inflated Poisson Regression Model
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【作者】 吕敏红; 闫奕荣; 杨青;
【英文作者】 LYU Minhong; YAN Yirong; YANG Qing; School of Science; Xi'an Aerotechnical University; School of Economics and Finance; Xi'an Jiaotong University;
【作者单位】 西安航空学院理学院; 西安交通大学经济与金融学院;
【文献出处】 河南科学 , Henan Science, 编辑部邮箱 2017年 07期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 零一膨胀; 计数数据; 随机EM算法;
【英文关键词】 zero-and-one inflation; count data; stochastic EM algorithm;
【摘要】 首先提出了处理0和1数据偏多的零一膨胀泊松回归模型,其次对模型建立了参数的极大似然估计.针对传统的EM算法只能使得估计收敛到局部极大值这个缺陷,提出了一种随机EM算法对传统的EM算法进行修正,使得模型能够找到全局最优解.最后通过模拟研究说明该方法的有效性.
【英文摘要】 This paper proposes zero-and-one inflated Poisson regression model and gives the maximum likelihood estimation of parameters.Since standard EM algorithm will make the parameter estimate converge to local maxima,to address this shortcoming,this paper introduces the traditional EM algorithm amendment proposal which is called stochastic EM algorithm.The algorithm makes it possible to find the global optimum.Finally,the corresponding simulation is given to illustrate the proposed method.
【基金】 国家自然科学基金项目(11647050)
【更新日期】 2017-08-04
【分类号】 O212.1
【正文快照】 .计数数据广泛存在于保险、心理学和生物医学等多个研究领域中,拟合计数数据最常用的是泊松回归模型,但是对于散度偏大的数据,结果往往不尽人意,所以我们便会进一步考虑零膨胀数据模型.自从Lambert提出了零点膨胀泊松回归模型[1]以来,关于具有零膨胀特征的计数数据已经有了多方

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