Tweedie与几何Tweedie模型中(半)连续类间及类内的判别

在Tweedie与几何Tweedie模型中，公共幂参数$p\notin(0,1)$起到自动分布选择的作用。它主要区分半连续($1<p<2$)与正连续($p\geq 2$)两个子类分布。本文围绕基于极大似然比检验与极小Kolmogorov-Smirnov距离方法的诊断工具展开，以依据$p$的取值判别这两类模型各子类内非常接近的分布。基于变异指数的唯一等式，我们还分别判别了Tweedie与几何Tweedie族中$p=2$的伽马与几何伽马分布。通过模拟考察了若干离散参数、均值与样本量组合下的正确选择概率。据此我们进行了数值比较研究以评估两族这些子类中的判别流程。最后，广义上半连续($1<p\leq 2$)分布比过变异连续($p>2$)分布显著更易判别；并分析了两个用于说明的数据集。