ScholarGate
Ассистент
Regression modelRegression / GLM

Байесовская модель с избыточными нулями

Байесовская модель с избыточными нулями обрабатывает счетные данные с избыточными нулями, комбинируя бинарный компонент — идентифицирующий структурные нули — со счетным компонентом (Пуассона или отрицательной биномиальной) для оставшихся счетных значений. Байесовский вывод с помощью MCMC обеспечивает полные апостериорные распределения для всех параметров, позволяя проводить обоснованную количественную оценку неопределенности и регуляризацию посредством априорных распределений.

Применить в StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  1. 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
  2. Lambert, D. (1992). Zero-inflated Poisson regression, with an application to defects in manufacturing. Technometrics, 34(1), 1–14. DOI: 10.2307/1269547

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Zero-Inflated Count Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/statistics/bayesian-zero-inflated-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

Упоминается в

ScholarGateBayesian Zero-inflated model (Bayesian Zero-Inflated Count Model). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/statistics/bayesian-zero-inflated-model · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026