A Poisson model is the first choice for counts data. Quasi Poisson or negative binomial models are usually used in cases of over (or under) dispersed data. However, these models might be unsuitable if the data consist of excessive number of zeros (zero inflated data). For zero inflated counts data, Zero Inflated Poisson (ZIP) or Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) models are recommended to address the issue. In this paper, we further considered a situation where zero inflated data are spatially correlated. A mixed effect model with random effects that account for spatial autocorrelation is used to fit the data.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.1
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pp.61-70
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2018
Modeling of the random effects covariance matrix in generalized linear mixed models (GLMMs) is an issue in analysis of longitudinal categorical data because the covariance matrix can be high-dimensional and its estimate must satisfy positive-definiteness. To satisfy these constraints, we consider the autoregressive and moving average Cholesky decomposition (ARMACD) to model the covariance matrix. The ARMACD creates a more flexible decomposition of the covariance matrix that provides generalized autoregressive parameters, generalized moving average parameters, and innovation variances. In this paper, we analyze longitudinal count data with overdispersion using GLMMs. We propose negative binomial loglinear mixed models to analyze longitudinal count data and we also present modeling of the random effects covariance matrix using the ARMACD. Epilepsy data are analyzed using our proposed model.
PURPOSES : The objective was to develop the advanced method which could not explain each observation's specific characteristic in the present negative binomial method that results in under-estimation of the standard error(t-value inflation) and affects the confidence of whole derived results. METHODS : This study dealt with traffic accidents occurring within interchange segment on highway main line with RPNB(Random Parameter Negative Binomial) method that enables to take account of heterogeneity. RESULTS : As a result, AADT and lighting installation type on the road were revealed to have random parameter and in terms of other geometric variables, all were derived as fixed parameter(same effect on every segment). Also, marginal effects were adapted to analyze the relative effects on traffic accidents. CONCLUSIONS : This study proves that RPNB method which considers each observation's specific characteristics is better fitted to the accident data with geometrics. Thus, it is recommended that RPNB model or other methods which could consider the heterogeneity needs to be adapted in accident analysis.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.5
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pp.571-579
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2011
We propose a new bivariate zero-inflated negative binomial regression model to allow heterogeneous dispersions. To show the performance of our proposed model, Health Care data in Deb and Trivedi (1997) are used to compare it with the other bivariate zero-inflated negative binomial model proposed by Wang (2003) that has a common dispersion between the two response variables. This empirical study shows better results from the views of log-likelihood and AIC.
In this paper, we consider simultaneous confidence intervals for the difference of proportions between two groups taken from multivariate binomial distributions in a nonparametric way. We briefly discuss the construction of simultaneous confidence intervals using the method of adjusting the p-values in multiple tests. The features of bootstrap simultaneous confidence intervals using non-pooled samples are presented. We also compute confidence intervals from the adjusted p-values of multiple tests in the Westfall (1985) style based on a pooled sample. The average coverage probabilities of the bootstrap simultaneous confidence intervals are compared with those of the Bonferroni simultaneous confidence intervals and the Sidak simultaneous confidence intervals. Finally, we give an example that shows how the proposed bootstrap simultaneous confidence intervals can be utilized through data analysis.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.9
no.1
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pp.63-73
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2002
The one of analytic imputation technique involving conditional means was mentioned by Schafer and Schenker(2000). And their derivations are based on asymptotic expansions of point estimator and their associated variance estimator, and the result of imputation can be thought of as first-order approximations to the estimators. Specially in this paper, we are presenting the method of estimating a Binomial proportion with Bayesian approach of imputed conditional means. That is, instead of using maximum likelihood(ML) estimator to estimate a Binomial proportion, in general, we use the Bayesian estimators and will show the result of estimated Imputed conditional means.
This study deals with the traffic accidents by weather condition. The objectives are to comparatively analyze the characteristics, and to develop the models of traffic accidents by weather condition. In pursuing the above, this paper gives particular attentions to testing the differences between two groups, and developing the models(Poisson and negative binomial regression) using the data of domestic circular intersections. The main results are as follows. First, three Poisson models and one negative binomial models which were all statistically significant were developed using the number of accident and EPDO by the clear weather and other as the dependant variables. Second, the differences between two models were comparatively analyzed using the chosen variables. This paper might be expected to give some implications to traffic safety policy-making to reduce and prevent the traffic accidents in circular intersections.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.3
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pp.127-134
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2009
RAM(Reliability, Availability, Maintainability) is important performance factor to keep combat readiness and optimize operational and maintenance cost of weapon systems. This paper discusses the method to establish RAM for combat readiness by using field failure data from similarity equipments. Operational availability is estimated from a binomial distribution function of user's operational conditions such as combat readiness preservation probability, operational rate, operational availability and total number of equipment. Reliability and maintainability is estimated from field failure data from similarity equipment to accomplish operational availability. The effectiveness of established RAM is verified through analysis of combat readiness preservation probability and mission reliability. A case study of weapon system illustrates the process of the proposed method.
PURPOSES : The purpose of this study is to develop a crash prediction model at signalized intersections, which can capture the randomness and uncertainty of traffic accident forecasting in order to provide more precise results. METHODS : The authors propose a random parameter (RP) approach to overcome the limitation of the Count model that cannot consider the heterogeneity of the assigned locations or road sections. For the model's development, 55 intersections located in the Daejeon metropolitan area were selected as the scope of the study, and panel data such as the number of crashes, traffic volume, and intersection geometry at each intersection were collected for the analysis. RESULTS : Based on the results of the RP negative binomial crash prediction model developed in this study, it was found that the independent variables such as the log form of average annual traffic volume, presence or absence of left-turn lanes on major roads, presence or absence of right-turn lanes on minor roads, and the number of crosswalks were statistically significant random parameters, and this showed that the variables have a heterogeneous influence on individual intersections. CONCLUSIONS : It was found that the RP model had a better fit to the data than the fixed parameters (FP) model since the RP model reflects the heterogeneity of the individual observations and captures the inconsistent and biased effects.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.13
no.3
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pp.204-215
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1988
This paper deals with the adaptive state estimation which is designed specially for a tracking system containing unknown and/or radomly varying hybride noises to provide an accurate estimate of the system state. The range of discrete vectyor v in finite numbers(N) for this adaptive estimator span the entire possible range of impulse noise levels such as the binomial, the edge, the Tchebyscheff, the binomal-edge and the Tchbyscheff-edge distribution. A feed forward path consisting of zero detector and data selector is incoporated with the conventional adaptive state estimator so as to provide accurate estimations. Despite the large and randomly varying hybrid noises, results of computer simulations for the various discrete vector levels show that this adptive state estimator is turned out to be a good system with relatively small implse errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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