基于模拟的零膨胀伯努利模型在不同易感性概率模型下的研究
统计方法学
2023-01-25 v1 统计计算
摘要
在这项工作中，我们关注零膨胀伯努利（ZIBer）模型中参数估计的稳定性和鲁棒性，其中易感性概率（SP）模型由多种不同的二元模型建模：logit、probit、cloglog 和广义极值（GEV）。为解决此问题，我们提出最大似然估计（MLE）方法，以检验其在考虑不同 SP 模型时的表现。基于通过模拟研究和真实数据集分析的数值证据，可以看出 MLE 方法提供了准确可靠的推断。此外，还可以看到，对于实证分析，probit-ZIBer 模型可能比本研究中考虑的其他模型更适合该渔业数据集。另外，实验分析中获得的结果在实践中也非常一致、相容且非常有意义。它将帮助我们理解在捕鱼时提高产量的重要性。
引用
@article{arxiv.2301.09698,
title = {A simulation-based study of Zero-inflated Bernoulli model with various models for the susceptible probability},
author = {Essoham Ali and Kim-Hung Pho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.09698},
year = {2023}
}