Analysis of zero inflated over dispersed count data regression models with missing values
نام عام مواد
[Thesis]
نام نخستين پديدآور
Mohammad Rajibul Islam Mian
نام ساير پديدآوران
Paul, Sudhir R.
وضعیت نشر و پخش و غیره
نام ناشر، پخش کننده و غيره
University of Windsor (Canada)
تاریخ نشرو بخش و غیره
2016
مشخصات ظاهری
نام خاص و کميت اثر
131
یادداشتهای مربوط به نشر، بخش و غیره
متن يادداشت
Place of publication: United States, Ann Arbor; ISBN=978-1-369-11479-9
یادداشتهای مربوط به پایان نامه ها
جزئيات پايان نامه و نوع درجه آن
Ph.D.
نظم درجات
MATHEMATICS AND STATISTICS
کسي که مدرک را اعطا کرده
University of Windsor (Canada)
امتياز متن
2016
یادداشتهای مربوط به خلاصه یا چکیده
متن يادداشت
Discrete data in the form of counts arise in many health science disciplines such as biology and epidemiology. The Poisson distribution is the most commonly used distribution for analysing count data. The Poisson distribution has a property that mean and the variance of the distribution are equal to each other. However, in many count data cases this property of the Poisson distribution does not hold as extra dispersion (variation) is observed in the data, and thus Poisson distribution is not an ideal choice for analysing count data in many applications. The presence of extra dispersion in count data is common in many real life situations. To accommodate this extra dispersion situation in count data a well known model is the negative binomial distribution, which is very convenient and common in practice.
موضوع (اسم عام یاعبارت اسمی عام)
موضوع مستند نشده
Biostatistics; Statistics
اصطلاحهای موضوعی کنترل نشده
اصطلاح موضوعی
Pure sciences;Biological sciences;Discrete data;Poisson distribution
نام شخص به منزله سر شناسه - (مسئولیت معنوی درجه اول )