【摘 要】
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在当今很多的科学领域中都有非负的计数数据,前人先后提出泊松模型,负二项模型等来模拟该类型数据.但是很多时候这种数据有个特征就是观测值中0的个数特别多,此时一般的模型
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在当今很多的科学领域中都有非负的计数数据,前人先后提出泊松模型,负二项模型等来模拟该类型数据.但是很多时候这种数据有个特征就是观测值中0的个数特别多,此时一般的模型就不太符合实际了.这个时候零膨胀模型(ZIP)提供了一个便利的方式来处理这种特征.前人用线性方法和单指标方法来处理零膨胀模型.本篇文章主要考虑半参数零膨胀泊松模型的渐近性质和实际应用.分别对泊松部分的均值和零部分的概率应用广义部分线性单指标模型,并采用轮廓最大似然法得到估计值.最后给出轮廓似然估计的渐近性质.本文内容安排如下：第一部分是绪论,将介绍一些基础模型和基础知识.第二部分描述模型的构造和估计过程并给出参数的渐近性质.第三部分,用蒙特卡洛方法进行程序的模拟举例,展现模拟效果.第四部分,用本文提出的方法对两个实例进行了分析.本论文所有证明过程都写在附录里.
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