지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 139 - 152 (14page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2022.33.1.139
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
In many bioscience studies, it is common to encounter count data with a large number of zeros that Poisson regression model or standard zero-inflated Poisson (ZIP) regression model do not fit well. Generalized zero-inflated Poisson (GZIP) regression mixture model can handle the data with excess zeros and overdispersion caused by unobserved heterogeneity. For the parameter estimation, expectation-maximization (EM) algorithm with iteratively reweighted least sqaures (IRLS) method is used. We applied GZIP regression mixture model into two health-related data, Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) data and Integrated Public Use Microdata Series (IPUMS) census data, and compared the performance of the models using AIC and BIC to find the best mixture model.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methods
3. Model estimation
4. Real data analysis
5. Conclusions and further study
References
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
A Study on Tests for Zero-Inflated Poisson Regression
Journal of The Korean Data Analysis Society
2019 .01
-
Weighted zero-inflated Poisson mixed model with an application to Medicaid utilization data
CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods)
2018 .03
-
A Simple Method to Obtain Maximum Likelihood Estimates for Identity Poisson Regression Models
Journal of The Korean Data Analysis Society
2015 .01
-
Applications of Poisson Hidden Markov models to PM10 concentrations data
Journal of The Korean Data Analysis Society
2022 .08
-
Charlier series approximation for nonhomogenious Poisson processes
CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods)
2024 .11
-
결측 공변량을 갖는 혼합회귀모형에서의 EM 알고리즘
응용통계연구
2016 .12
-
Prediction of the days in hospital for next year using ensemble learning
한국데이터정보과학회지
2020 .03
-
유한 혼합 이변량 포아송 회귀모형에 대한 베이지안 추론: 호주 의료 서비스 자료에의 적용
한국데이터정보과학회지
2022 .05
-
A Bayesian joint model for continuous and zero-inflated count data in developmental toxicity studies
CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods)
2022 .03
-
Modeling clustered count data with discrete weibull regression model
CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods)
2022 .07
-
계수 데이터 모형을 이용한 부산지역 구인인원 결정요인 분석
Journal of The Korean Data Analysis Society
2019 .01
-
Optimal designs for small Poisson regression experiments using second-order asymptotic
CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods)
2019 .11
-
Cohomology ring of the tensor product of Poisson algebras
대한수학회지
2020 .01
-
영과잉 공간자료의 분석
응용통계연구
2015 .04
-
영과잉 음이항회귀 모형을 이용한 보험설계사들의 이직횟수 적합
한국데이터정보과학회지
2017 .09
-
Applications of the Conway-Maxwell-Poisson Hidden Markov models for analyzing traffic accident
Journal of The Korean Data Analysis Society
2022 .10
-
랜덤효과를 포함한 영과잉 포아송 회귀모형에 대한 베이지안 추론: 흡연 자료에의 적용
응용통계연구
2018 .04
-
커널 밀도 추정치를 이용한 유한혼합모형의 초기화 방법과 모형기반 군집분석에의 응용
한국데이터정보과학회지
2018 .03
-
Inference for integer-valued AR model with zero-inflated Poisson innovations
한국데이터정보과학회지
2023 .11
-
계수적 반응을 갖는 종양 억제 혼합물 실험에서 모형 비교
한국데이터정보과학회지
2017 .09
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-041-000202683