Bayesian Zero-inflated model
The Bayesian zero-inflated model handles count data with excess zeros by combining a binary component — identifying structural zeros — with a count component (Poisson or negative binomial) for the remaining counts. Bayesian inference via MCMC provides full posterior distributions for all parameters, enabling principled uncertainty quantification and regularisation through priors.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.