在公共卫生、道路安全等应用领域,经常会同时出现零观测值、一观测值较多的情况。为更好地拟合这类数据,本文提出了0-1膨胀泊松分布模型并进行了客观贝叶斯分析。采用数据扩充策略,基于完全似然函数,得到Jeffreys先验和reference先验,进一步说明了它们都是二阶概率匹配先验和后验分布的恰当性。设定不同的样本量和参数真值,采用数值模拟方法对不同的无信息先验进行评估。最后,对新加坡军团菌感染数据集进行了分析,研究表明,基于客观贝叶斯分析的0-1膨胀泊松分布能够达到更好的拟合效果。
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