Abstrato
regressão de Poisson inflado a Zero (ZIP) é um modelo para dados de contagem com zeros em excesso. Ele assume que com probabilidade p a única observação possível é 0, e com probabilidade 1 – p, uma variável aleatória de Poisson(λ) é observada. Por exemplo, quando o equipamento de fabricação é devidamente alinhado, defeitos podem ser quase impossíveis. Mas quando é desalinhado, defeitos podem ocorrer de acordo com uma distribuição de Poisson (λ). Tanto a probabilidade p do perfeito estado de defeito zero quanto o número médio de defeitos λ no estado imperfeito podem depender de covariados. Às vezes P E λ são independentes; outras vezes p é uma função simples de λ como p=1/(1+λ τ) para uma constante desconhecida τ. Em ambos os casos, modelos de regressão ZIP são fáceis de encaixar. As estimativas de probabilidade máxima (MLE’s) são aproximadamente normais em amostras grandes, e os intervalos de confiança podem ser construídos invertendo os testes da razão de probabilidade ou usando a normalidade aproximada do MLE’s. No entanto, as simulações sugerem que os intervalos de confiança baseados nos testes da relação de probabilidade são melhores. Finalmente, os modelos de regressão ZIP não são apenas fáceis de interpretar, mas também podem levar a análises de dados mais refinadas. Por exemplo, em um experimento relativos a defeitos de solda em placas de circuito impresso, de dois conjuntos de condições deu sobre o mesmo número médio de defeitos, mas o estado perfeito foi, mais provavelmente, sob um conjunto de condições e o número médio de defeitos no imperfeito do estado foi menor em outro conjunto de condições; ou seja, regressão ZIP pode mostrar não só quais as condições dão menor número médio de defeitos, mas também por que os meios são menores.
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