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研究生:何肇國
研究生(外文):HO, CHAO-KUO
論文名稱:分散計數資料上的樹狀方法
指導教授:史玉山史玉山引用關係
指導教授(外文):SHIH,YU-SHAN
口試委員:史玉山李燊銘樓文達
口試委員(外文):SHIH,YU-SHANLEE,SHEN-MINGLO,WEN-DA
口試日期:2020-06-22
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:數學系統計科學研究所
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:36
中文關鍵詞:計數資料選取偏差
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在分析計數型資料時,我們常使用普瓦松和負二項迴歸模型,其中負二項迴歸模型只能配適過度分散型資料。此時若對分散不足型資料使用此兩個迴歸模型進行樹狀分析時,在預測能力上可能會表現不好。本篇文章提出CMPT迴歸樹方法,並且與CORE方法比較其選取正確變數能力和預測能力,我們發現CMPT在選取正確變數時與CORE方法能力差不多,而在預測方面,CMPT在處理分散不足型資料上預測能力會比CORE精準。
1 緒論
2 CORE 迴歸樹方法
3 研究方法
3.1 Conway-Maxwell Poisson
3.2 CMPT
4 模擬實驗
4.1 正確變數選取能力
4.1.1 獨立模型
4.1.2 Jump
4.1.3 Quatratic
4.1.4 Interaction
4.2 預測能力
4.2.1 過度分散的模型
4.2.2 分散不足的模型
5 真實資料分析
5.1 Attendance
5.2 Cotton Bolls
5.3 Takeover Bids
6 結論與展望
參考文獻
附錄A 切割變數選取
附錄B ∂λ/∂µ 式子的推導
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電子全文 電子全文(網際網路公開日期:20250622)
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