Нуль-надутий
використовується для моделювання
що має надлишок нуля. Крім того, теорія припускає, що надлишкові нулі генеруються окремим процесом із підрахованих значень і що надлишкові нулі можна моделювати незалежно.
Якщо у вас є набори підрахунків, які, як ви очікуєте, відрізнятимуться темпами нульової інфляції, то вам слід змоделювати це явно, тобто. регресує сама ймовірність нульової інфляції залежно від того, до якого набору підрахунків належить певний підрахунок.
Моделі з нульовим роздуттям використовують розподіл (наприклад, Пуассона чи щось інше), який змішується з точковою масою на нулі. Логістична регресія стосується двійкових даних, які моделюються за допомогою розподілу Бернуллі. Коли ви змішуєте розподіл Бернуллі з точковою масою в нуль, ви отримуєте інший розподіл Бернуллі.
Від’ємна біноміальна регресія з нульовим збільшенням призначена для моделювання підрахунку змінних із зайвими нулями і зазвичай це для надмірно розсіяних змінних результатів підрахунку.
• У статистиці це модель з нульовою інфляцією статистична модель, заснована на a. нульовий завищений розподіл ймовірностей, тобто розподіл, який допускає часті спостереження з нульовим значенням. • Модель Пуассона з нульовим збільшенням (ZIP) використовується для моделювання даних. надлишкові нулі.
Регресія Пуассона з нульовим завищенням використовується для моделювання даних підрахунку, які мають надлишок нуля. Крім того, теорія припускає, що надлишкові нулі генеруються окремим процесом із підрахованих значень і що надлишкові нулі можна моделювати незалежно.