要約
ゼロ膨張ポアソン(ZIP)回帰は、過剰ゼロを持つカウントデータのモデルです。 確率pでは唯一可能な観測値は0であり、確率1-pではポアソン(λ)確率変数が観測されると仮定します。 たとえば、製造装置が適切に整列されている場合、欠陥はほぼ不可能になる可能性があります。 しかし、位置がずれていると、ポアソン(π)分布に従って欠陥が発生する可能性があります。 完全な欠陥ゼロ状態の確率pと不完全な状態の平均欠陥数σの両方が共変量に依存する可能性があります。 他の時には、未知の定数λに対してp=1/(1+λ)のような、λの単純な関数であることもあります。 いずれの場合も、ZIP回帰モデルは簡単に適合できます。 最尤推定値（MLE）は、大きなサンプルではほぼ正規であり、信頼区間は、尤度比検定を反転するか、MLEの近似正規性を使用することによって構築できます。 ただし、シミュレーションでは、尤度比検定に基づく信頼区間の方が優れていることが示唆されています。 最後に、ZIP回帰モデルは解釈が容易であるだけでなく、より洗練されたデータ分析にもつながる可能性があります。 例えば、プリント配線板のはんだ付け不良に関する実験では、二組の条件ではほぼ同じ平均欠陥数が得られましたが、ある条件では完全状態が高く、他の条件では不完全状態の平均欠陥数が小さくなりました; つまり、ZIP回帰では、どの条件が平均欠陥数を低くするかだけでなく、平均が低い理由も示すことができます。
テクノメトリクスの使命は、物理科学、化学科学、工学科学における統計的手法の開発と利用に貢献することです。 その内容は、新しい統計的手法を記述したり、既知の統計的方法の革新的な適用を説明したり、統計や科学の特定の分野における方法、問題、または哲学をレビューしたりする論文を特徴としている。 提案された方法論の適用は、通常、物理的、化学的、または工学科学における実際の問題によって正当化される。ジャーナルの論文は、現代の実践を反映しています。 これには、大規模なコンピューティング機能を利用したスクリーニング、モデリング、パターン特性評価、および変化検出に対する新しい統計的アプロー 論文はまた、データ分析に関する態度の変化（例えば、より少ない形式的な仮説検定、グラフィカル分析を介したより多くの適合モデル）、および適用領域が、詳細な点検よりもむしろ強い設計による品質保証）。
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