Modèle bayésien à inflation de zéros
Le modèle bayésien à inflation de zéros gère les données de comptage avec un excès de zéros en combinant une composante binaire — identifiant les zéros structurels — avec une composante de comptage (Poisson ou binomiale négative) pour les comptages restants. L'inférence bayésienne via MCMC fournit des distributions a posteriori complètes pour tous les paramètres, permettant une quantification rigoureuse de l'incertitude et une régularisation par le biais de priors.
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Sources
- Ghosh, S. K., Mukhopadhyay, P., & Lu, J.-C. (2006). Bayesian analysis of zero-inflated regression models. Journal of Statistical Planning and Inference, 136(4), 1360–1375. DOI: 10.1016/j.jspi.2004.10.008 ↗
- Lambert, D. (1992). Zero-inflated Poisson regression, with an application to defects in manufacturing. Technometrics, 34(1), 1–14. DOI: 10.2307/1269547 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Zero-Inflated Count Model. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/bayesian-zero-inflated-model
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- Modèle bayésien linéaire généraliséStatistique↔ compare
- Régression binomiale négative bayésienneStatistique↔ compare
- Régression de Poisson bayésienneStatistique↔ compare
- Régression de Poisson et binomiale négativeÉconométrie↔ compare
- Modèle à inflation de zérosStatistique↔ compare
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