Modely pro data s nadbytečnými nulami

Abstract

Cílem práce je podat ucelený přehled hlavních přístupů k modelování dat zatížených nadbytečnými nulami. Autor se věnuje třem podtřídám modelů s up- raveným počtem nul (ZMM), a sice modelům s nadbytečnými nulami, jimž je věnována stěžejní část práce, modelům bez nulové odezvy a hradbovým modelům. Modely každé podtřídy vždy nejprve řádně definuje, posléze se zabývá kon- strukcí maximálně věrohodných odhadů regresních koeficientů. V rámci modelů ZMM se setkáváme především s modely založenými na Poissonově či negativně binomickém rozdělení typu 2 (NB2). V této práci jsou provedena zobecnění na modely ZMM vycházející obecně z diskrétních rozdělení exponenciálního typu. Odvozen je i postup, jímž lze v těchto modelech získat maximálně věrohodné odhady regresních koeficientů. Dosavadní práce se téměř nevěnovaly modelům ZIM založeným na negativně binomickém rozdělení typu 1 (NB1). Toto rozdělení není exponenciálního typu, nelze proto použít standardní přístup ke konstrukci odhadů regresních koeficientů. Autor však navrhuje modifikaci tohoto přístupu pro modely ZIM založené na NB1 využívaje metodu kvazi-věrohodnosti. Práci uzavírají dvě simulační studie. 1

The aim of this thesis is to provide a comprehensive overview of the main approaches to modeling data loaded with redundant zeros. There are three main subclasses of zero modified models (ZMM) described here - zero inflated models (the main focus lies on models of this subclass), zero truncated models and hurdle models. Models of each subclass are defined and then a construction of maximum likelihood estimates of regression coefficients is described. ZMM models are mostly based on Poisson or negative binomial type 2 distribution (NB2). In this work, author has extended the theory to ZIM models generally based on any discrete distributions of exponential type. There is described a construction of MLE of regression coefficients of theese models, too. Just few of present works are interested in ZIM models based on negative binomial type 1 distribution (NB1). This distribution is not of exponential type therefore a common method of MLE construction in ZIM models cannot be used here. In this work provides modification of this method using quasi-likelihood method. There are two simulation studies concluding the work. 1