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一种用于计数数据的多元泊松回归模型。

A multivariate Poisson regression model for count data.

作者信息

Muñoz-Pichardo J M, Pino-Mejías R, García-Heras J, Ruiz-Muñoz F, Luz González-Regalado M

机构信息

Dep. Estadística e I.O., Universidad de Sevilla, Sevilla, Spain.

Dep. Geodinámica y Paleontología, Universidad de Huelva, Huelva, Spain.

出版信息

J Appl Stat. 2021 Jan 22;48(13-15):2525-2541. doi: 10.1080/02664763.2021.1877637. eCollection 2021.

DOI:10.1080/02664763.2021.1877637
PMID:35707072
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9041711/
Abstract

We propose a new technique for the study of multivariate count data. The proposed model is applied to the study of the number of individuals several fossil species found in a set of geographical observation points. First, we are proposing a multivariate model based on the Poisson distributions, which allows positive and negative correlations between the components. We are extending the log-linear Poisson model in the multivariate case through the conditional distributions. For this model, we obtain the maximum likelihood estimates and compute several goodness of fit statistics. Finally we illustrate the application of the proposed method over data sets: various simulated data sets and a count data set of various fossil species.

摘要

我们提出了一种用于研究多元计数数据的新技术。所提出的模型应用于研究在一组地理观测点发现的几种化石物种的个体数量。首先,我们提出了一个基于泊松分布的多元模型,该模型允许各分量之间存在正相关和负相关。我们通过条件分布在多元情况下扩展对数线性泊松模型。对于这个模型,我们获得最大似然估计并计算几个拟合优度统计量。最后,我们说明了所提出方法在数据集上的应用:各种模拟数据集和一个包含各种化石物种的计数数据集。

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1
A multivariate Poisson regression model for count data.一种用于计数数据的多元泊松回归模型。
J Appl Stat. 2021 Jan 22;48(13-15):2525-2541. doi: 10.1080/02664763.2021.1877637. eCollection 2021.
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