ScholarGate
Asistents
Regression model

Šķēršļu modelis skaitīšanas datiem

Šķēršļu modelis ir divdaļīgs skaitīšanas datu modelis, ko ieviesa Mullahy (1986). Pirmajā posmā tiek modelēta binārā izvēle šķēršļa pārvarēšanai (nulle pret nenulles skaitījumu), bet otrajā posmā tiek modelēti stingri pozitīvi skaitījumi ar nulles-truncētu sadalījumu, piemēram, nulles-truncētu Puasona vai negatīvi binomiālo sadalījumu.

Pielietot ar StatMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Avoti

  1. Mullahy, J. (1986). Specification and Testing of Some Modified Count Data Models. Journal of Econometrics, 33(3), 341–365. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90002-3

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 1). Hurdle Model for Count Data. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/statistics/hurdle-model

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Uz to atsaucas

ScholarGateHurdle Model (Hurdle Model for Count Data). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/statistics/hurdle-model · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026