调查中零频数过多的统计分析方法
无论是在自然科学领域还是在人文社会科学领域,我们会遇到各种各样的计数数据。对于社会生活、生产、管理中的一些计数数据通常是用泊松分布以及泊松过程来描述具有非常好的拟合效果。然而实际环境中,由于受各种因素影响与制约,出现了很多频数为零的数据。此时对含零特别多的计数数据,我们仍用泊松回归模型拟合就有些不合适了[1],因此人们开始构造新的模型,其中对于这种数据拟合效果比较好的一种模型就是零过多泊松分布模型(Zero - Inflated Poisson Distribution)[3,5]。
零过多泊松分布(ZIP)、泊松分布、用车发生问题次数
O212(概率论与数理统计)
2015-05-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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