Hurdle Conway-Maxwell-Poisson分布的灵活建模及其在采矿伤害中的应用
应用统计
2020-08-14 v1
摘要
尽管hurdle Poisson回归是用于具有过多零值计数数据的常用模型类，但其二元组分中的链接函数在高度不平衡情形下可能不适用。普通Poisson回归无法处理离散程度的存在。本文引入Conway-Maxwell-Poisson（CMP）分布，并整合使用灵活的偏斜Weibull链接函数作为更好的替代。我们采用完全贝叶斯方法从底层模型进行推断，以更好地解释偏度并量化离散程度，并使用偏差信息准则（DIC）进行模型选择。为实证考察，我们分析了来自美国矿山安全与健康管理局（MSHA）2013–2016年期间的采矿伤害数据。描述各类采矿工作员工工时占比的风险因子为成分数据；采用概率主成分分析（PPCA）处理此类协变量。hurdle CMP回归还针对以员工总工时衡量的暴露量进行了调整，以对采矿伤害率进行推断；我们检验了相对于其他模型的竞争力。这可用作采矿工作场所的预测模型，以识别增加伤害风险的特征，从而实施预防。
引用
@article{arxiv.2008.05968,
title = {Flexible Modeling of Hurdle Conway-Maxwell-Poisson Distributions with Application to Mining Injuries},
author = {Shuang Yin and Dipak K. Dey and Emiliano A. Valdez and Xiaomeng Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.05968},
year = {2020}
}
备注
23 pages, 7 Tables, 3 Figures