A flexible bivariate distribution for count data expressing data dispersion
A flexible bivariate distribution for count data expressing data dispersion
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表达数据离散度的计数数据的灵活双变量分布
DOI：
10.1080/03610926.2021.1999474
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Li, Tong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Weems, Kimberly S.;Sellers, Kimberly F.;Li, Tong
双变量泊松分布是对双变量计数数据建模的自然选择。然而，它的约束性假设在某些情况下限制了模型的灵活性。本文考虑了三变量约简方法来构造一个双变量Conway-Maxwell-Poisson（BCMP）分布，它可以容纳过分散和欠分散的数据。该方法产生的边缘，有一个灵活的形式，其中包括几个特殊情况下的某些参数的分布。此外，该BCMP模型相对于其他双变量计数数据模型（包括基于不同构造方法的BCMP模型）表现良好。因此，三变量减少的BCMP分布是一个灵活的替代建模双变量计数数据包含数据分散。
The bivariate Poisson distribution is a natural choice for modeling bivariate count data. Its constraining assumption, however, limits model flexibility in some contexts. This work considers the trivariate reduction method to construct a Bivariate Conway-Maxwell-Poisson (BCMP) distribution, which accommodates over- and under-dispersed data. The approach produces marginals that have a flexible form which includes several special case distributions for certain parameters. Moreover, this BCMP model performs well relative to other bivariate models for count data, including BCMP models based on different methods of construction. As a result, the trivariate-reduced BCMP distribution is a flexible alternative for modeling bivariate count data containing data dispersion.
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