Tweedie复合泊松回归模型的Bayes估计和影响分析

• 作者: 张实 张文专 段星德 罗露璐
• 来源期刊: 高校应用数学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 半连续数据 泊松-伽玛复合分布 Gibbs抽样 MH算法 Bayes数据删除影响测度
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 393-404
• 页数: 12页
• 分类号: O212.8
• 语种: 中文

摘要

Tweedie复合泊松回归模型在精算科学,环境科学等领域有广泛的应用.为了研究Tweedie复合泊松回归模型的Bayes估计,在模型中引入潜变量,并通过视潜变量为缺失数据以及应用结合Gibbs抽样技术和Metropolis-Hastings(MH)算法的混合算法,获得了模型的参数和潜变量的联合Bayes估计.在估计理论的基础上,提出了两类Bayes数据删除影响测度及其相应的算法.最后通过模拟研究和实例分析验证了所给方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张文专		22	172	7.0	12.0
2	张实		4	1	1.0	1.0
3	段星德		6	0	0.0	0.0
4	罗露璐		4	0	0.0	0.0