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题名过离散计数资料负二项分布模型回归分析
被引量：9
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作者
胡良平
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机构
军事科学院研究生院
世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会
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出处
《四川精神卫生》
2018年第5期399-404,共6页
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基金
国家高技术研究发展计划课题资助(2015AA020102)
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文摘
本文目的是介绍过离散(即方差明显大于均值)计数资料负二项分布模型回归分析。首先,介绍了过离散计数资料及其负二项分布回归模型构建原理,包括"过离散计数资料负二项分布回归模型的形式"和"过离散计数资料负二项分布回归模型的求解";第二,介绍了"过离散计数资料负二项分布回归模型的SAS实现",包括:(1)"创建SAS数据集";(2)"求出因变量Y的均值和方差""检验因变量是否存在过离散现象"和"基于全部自变量对因变量Y构建多重负二项分布回归模型"。本文结果提示,在"过离散"非常严重的情况下,应使用"负二项分布回归模型"取代"Poisson分布回归模型"。否则,易得出不正确的结果和结论。
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关键词
计数资料
过离散
Poisson分布回归模型
负二项分布回归模型
拉格朗日乘子
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Keywords
Count data
Over- dispersion
Poisson distribution regression model
Negative binomial distribution regression model
Lagrange multiplier
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分类号
R195.1
[医药卫生—卫生统计学]
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题名广义线性模型在林火发生预报中的应用
被引量：14
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作者
张洁
赵浩彦
张民侠
李晨阳
陈戈萍
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机构
南京森林警察学院
山西省森林防火预警监测中心
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出处
《林业工程学报》
北大核心
2017年第1期135-142,共8页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(LGQN201402
LGYB201616)
南京森林警察学院教研教改项目(YB14118)
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文摘
首先介绍了国内外广义线性模型在林火发生预报中的应用,其次分别阐述了常用于林火发生预测的正态分布、逻辑斯蒂分布、泊松分布、负二项分布、零膨胀、栅栏等6种广义线性回归模型的表达式、参数估计方法和几种相关的假设检验方法,其中,逻辑斯蒂广义线性模型主要用于预测林火发生的概率,其他5种模型主要用于预测林火发生的频次。根据林火发生频次的数据结构特点和前人的研究结果分析得出,与正态分布相比,泊松分布、负二项分布、零膨胀、栅栏4种广义线性回归模型更适于预测林火发生的次数。当林火发生频次的方差接近于期望,应采用泊松或零膨胀泊松广义线性模型;如林火发生频次的方差显著大于期望,则宜采用负二项或零膨胀负二项广义线性模型。最后,对广义线性模型在我国林火发生预测中的应用提出了三方面建议:第一,增加模型的自变量(如森林可燃物特征、地形、人类活动等因子);第二,增加模型在景观层次林火发生预报中的应用;第三,拓展模型的建模方法,如建立广义线性混合效应模型和广义相加模型。
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关键词
广义线性模型
泊松回归模型
负二项分布回归模型
零膨胀模型
栅栏模型
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Keywords
generalized linear models
Poisson models
negative binomial models
Zero-inflated models
hurdle models
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分类号
S762.3
[农业科学—森林保护学]
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