現代生物醫學數據中零膨脹模型的比較：探討零膨脹、離散程度和變數依賴性對模型選擇的影響

Q: 除了零膨脹模型，還有哪些其他統計方法可用於分析具有過量零值的數據，它們與本研究中評估的模型相比如何？

除了零膨脹模型（如零膨脹泊松模型和零膨脹負二項式模型）和跨欄模型（如跨欄泊松模型和跨欄負二項式模型）之外，還有其他統計方法可用於分析具有過量零值的數據： 數據轉換: 一種常見的方法是對數據進行轉換，例如平方根轉換或對數轉換，以減少零值過多的影響。然而，這種方法可能會導致數據解釋上的困難，並且可能不適用於所有類型的數據。 雙部分模型: 這些模型將數據生成過程分為兩個部分：一個部分確定觀察值是否為零，另一個部分對非零值進行建模。與零膨脹模型相比，雙部分模型更靈活，因為它們允許零值和非零值具有不同的影響因素。 Tobit 模型: Tobit 模型是一種用於分析截斷數據的迴歸模型，其中因變量在某一點以下被截斷為零。這種模型適用於零值是由於數據收集過程中的限制而產生的情況，例如調查中未報告的收入。 複合模型: 這些模型將兩個或多個分佈組合起來，以更好地擬合數據。例如，可以將泊松分佈與負二項式分佈組合起來，以模擬具有過度分散和零膨脹的數據。 與本研究中評估的模型相比，這些方法各有優缺點。數據轉換方法簡單易行，但可能不適用於所有數據類型。雙部分模型和 Tobit 模型更靈活，但需要更多的假設和更複雜的估計程序。複合模型可以提供更好的擬合度，但可能更難以解釋。

Q: 如果數據集同時表現出零膨脹和過度分散，那麼與僅考慮零膨脹的模型相比，使用同時解決這兩個問題的模型（例如零膨脹負二項式模型）是否總是更好？

如果數據集同時表現出零膨脹和過度分散，那麼使用同時解決這兩個問題的模型（例如零膨脹負二項式模型（ZINB）或跨欄負二項式模型（HNB））通常比僅考慮零膨脹的模型（例如零膨脹泊松模型（ZIP））更好。 這是因為僅考慮零膨脹的模型可能會低估數據的變異性，從而導致參數估計有偏差和統計推斷無效。同時解決零膨脹和過度分散的模型可以更準確地捕捉數據的變異性，從而產生更可靠的結果。 然而，在某些情況下，僅考慮零膨脹的模型可能就足夠了。例如，如果過度分散程度很小，或者主要研究興趣在於估計零膨脹參數，則 ZIP 模型可能是一個合理的選擇。 總之，最佳模型選擇取決於數據的特定特徵和分析目標。在選擇模型之前，仔細檢查數據的零膨脹和過度分散程度非常重要。

Q: 這項研究的發現如何推廣到其他學科，例如生態學、經濟學或社會科學，在這些學科中，零膨脹數據也很常見？

這項研究的發現可以推廣到其他學科，例如生態學、經濟學或社會科學，在這些學科中，零膨脹數據也很常見。 生態學: 在生態學中，零膨脹數據經常出現在物種丰度數據中，其中許多地點可能沒有觀察到某些物種。本研究中評估的模型可用於模擬物種丰度，並確定影響物種分佈的因素。 經濟學: 在經濟學中，零膨脹數據經常出現在消費支出數據中，其中許多消費者可能沒有購買某些商品或服務。這些模型可用於模擬消費支出，並確定影響消費者選擇的因素。 社會科學: 在社會科學中，零膨脹數據經常出現在犯罪統計數據中，其中許多地區可能沒有發生某些類型的犯罪。這些模型可用於模擬犯罪率，並確定影響犯罪發生的因素。 總之，本研究強調了在分析零膨脹數據時選擇適當統計模型的重要性。研究結果表明，模型選擇應基於數據的特定特徵，例如零膨脹程度、變異程度和變量之間的依賴性。通過選擇最合適的模型，研究人員可以提高分析的準確性和可靠性。

核心概念

本文比較了零膨脹負二項式 (ZINB)、門檻負二項式 (HNB) 和截斷潛在高斯 copula (TLNPN) 模型在處理具有不同特徵的零膨脹數據時的性能，特別關注零膨脹或零縮減程度、變數間的依賴性以及數據變異性如何影響模型選擇。

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標題： 現代生物醫學數據中零膨脹模型的比較
作者： Max Beveridge, Zach Goldstein, and Hee Cheol Chung
發表日期： 2024 年 11 月 20 日

本研究旨在比較和評估三種常用於分析零膨脹數據的模型：零膨脹負二項式 (ZINB)、門檻負二項式 (HNB) 和截斷潛在高斯 copula (TLNPN) 模型，以確定哪種模型在不同數據特徵下表現最佳。

從以下內容提煉的關鍵洞見

A Comparison of Zero-Inflated Models for Modern Biomedical Data

by Max Beveridg... 於 arxiv.org 11-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.12086.pdf

A Comparison of Zero-Inflated Models for Modern Biomedical Data

深入探究

除了零膨脹模型，還有哪些其他統計方法可用於分析具有過量零值的數據，它們與本研究中評估的模型相比如何？

除了零膨脹模型（如零膨脹泊松模型和零膨脹負二項式模型）和跨欄模型（如跨欄泊松模型和跨欄負二項式模型）之外，還有其他統計方法可用於分析具有過量零值的數據：

數據轉換: 一種常見的方法是對數據進行轉換，例如平方根轉換或對數轉換，以減少零值過多的影響。然而，這種方法可能會導致數據解釋上的困難，並且可能不適用於所有類型的數據。
雙部分模型: 這些模型將數據生成過程分為兩個部分：一個部分確定觀察值是否為零，另一個部分對非零值進行建模。與零膨脹模型相比，雙部分模型更靈活，因為它們允許零值和非零值具有不同的影響因素。
Tobit 模型: Tobit 模型是一種用於分析截斷數據的迴歸模型，其中因變量在某一點以下被截斷為零。這種模型適用於零值是由於數據收集過程中的限制而產生的情況，例如調查中未報告的收入。
複合模型: 這些模型將兩個或多個分佈組合起來，以更好地擬合數據。例如，可以將泊松分佈與負二項式分佈組合起來，以模擬具有過度分散和零膨脹的數據。
與本研究中評估的模型相比，這些方法各有優缺點。數據轉換方法簡單易行，但可能不適用於所有數據類型。雙部分模型和 Tobit 模型更靈活，但需要更多的假設和更複雜的估計程序。複合模型可以提供更好的擬合度，但可能更難以解釋。

如果數據集同時表現出零膨脹和過度分散，那麼與僅考慮零膨脹的模型相比，使用同時解決這兩個問題的模型（例如零膨脹負二項式模型）是否總是更好？

如果數據集同時表現出零膨脹和過度分散，那麼使用同時解決這兩個問題的模型（例如零膨脹負二項式模型（ZINB）或跨欄負二項式模型（HNB））通常比僅考慮零膨脹的模型（例如零膨脹泊松模型（ZIP））更好。
這是因為僅考慮零膨脹的模型可能會低估數據的變異性，從而導致參數估計有偏差和統計推斷無效。同時解決零膨脹和過度分散的模型可以更準確地捕捉數據的變異性，從而產生更可靠的結果。
然而，在某些情況下，僅考慮零膨脹的模型可能就足夠了。例如，如果過度分散程度很小，或者主要研究興趣在於估計零膨脹參數，則 ZIP 模型可能是一個合理的選擇。
總之，最佳模型選擇取決於數據的特定特徵和分析目標。在選擇模型之前，仔細檢查數據的零膨脹和過度分散程度非常重要。

這項研究的發現如何推廣到其他學科，例如生態學、經濟學或社會科學，在這些學科中，零膨脹數據也很常見？

這項研究的發現可以推廣到其他學科，例如生態學、經濟學或社會科學，在這些學科中，零膨脹數據也很常見。

生態學: 在生態學中，零膨脹數據經常出現在物種丰度數據中，其中許多地點可能沒有觀察到某些物種。本研究中評估的模型可用於模擬物種丰度，並確定影響物種分佈的因素。
經濟學: 在經濟學中，零膨脹數據經常出現在消費支出數據中，其中許多消費者可能沒有購買某些商品或服務。這些模型可用於模擬消費支出，並確定影響消費者選擇的因素。
社會科學: 在社會科學中，零膨脹數據經常出現在犯罪統計數據中，其中許多地區可能沒有發生某些類型的犯罪。這些模型可用於模擬犯罪率，並確定影響犯罪發生的因素。
總之，本研究強調了在分析零膨脹數據時選擇適當統計模型的重要性。研究結果表明，模型選擇應基於數據的特定特徵，例如零膨脹程度、變異程度和變量之間的依賴性。通過選擇最合適的模型，研究人員可以提高分析的準確性和可靠性。