Regression modelRegression / GLM
베이지안 영점 과다 모델
베이지안 영점 과다 모델은 과도한 영점(zero)을 포함하는 개수 데이터(count data)를 다루기 위해, 구조적 영점(structural zero)을 식별하는 이진(binary) 구성요소와 나머지 개수에 대한 개수 구성요소(포아송 또는 음이항)를 결합합니다. MCMC를 통한 베이지안 추론은 모든 모수에 대한 완전한 사후 분포(posterior distribution)를 제공하여, 사전 분포(prior)를 통한 원칙적인 불확실성 정량화 및 정규화(regularisation)를 가능하게 합니다.
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출처
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Zero-Inflated Count Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/bayesian-zero-inflated-model
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