半参数ZI-负二项回归模型的统计分析：影响与检验

本论文深入探讨了数据回归中的半参数ZI-负二项回归模型及其在统计分析中的应用。首先，作者在绪论部分回顾了国内外在该领域的研究现状，强调了研究的背景和目的，即通过半参数方法来处理非线性和随机效应，特别关注负二项分布这类常用的数据分布。 第二章详细介绍了半参数ZI-负二项回归模型，它结合了半参数估计的优点和负二项分布的特性。章节中涵盖了模型的基本原理，如惩罚似然方法用于估计模型参数，以及正则矩阵、光滑参数的选择策略，这些对于确保模型的稳定性和准确性至关重要。接着，作者通过模拟研究展示了模型在实际数据上的应用效果。 第三章和第四章着重于模型的影响分析和参数检验。全局影响分析部分，作者提出了CDM（数据删除模型）和MSOM（均值漂移模型）来评估模型中各变量的整体效应，并通过模拟研究验证了这些方法的有效性。局部影响分析则通过加权扰动模型和自变量扰动模型来探究单个变量对结果的局部影响，同样配合模拟研究来验证其理论依据。 在第四章，作者进行了散度参数的存在性和齐次性检验，这是半参数模型中关键的统计检验，以确保回归参数的合理性。通过模拟实验，作者验证了检验方法的适用性和稳健性。 最后，论文在第五章进行讨论，可能涉及模型的实际应用中的局限性、未来研究方向以及与其他回归模型的比较。论文结尾附有参考文献，以展示作者在研究过程中所引用的重要参考资料，以及致谢部分，感谢那些对研究有所贡献的人或机构。 这篇论文提供了半参数ZI-负二项回归模型的深入理解和实证分析，对于理解这类回归模型在复杂数据情况下的应用具有较高的学术价值。