【摘 要】
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对黔南区春季防火期森林火灾数据进行分析,分别引入Poisson回归模型、负二项模型、零膨胀负二项模型和Hurdle模型拟合该地区火险天气森林火灾发生数,并对这些模型进行逐步筛
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对黔南区春季防火期森林火灾数据进行分析,分别引入Poisson回归模型、负二项模型、零膨胀负二项模型和Hurdle模型拟合该地区火险天气森林火灾发生数,并对这些模型进行逐步筛选。结果表明:Poisson回归模型不适用于处理过度离散的数据,负二项回归模型相对于Poisson回归模型,比较适用于过离散数据;但是对于零个数过多的数据,这2类模型拟合效果较差,零膨胀负二项模型和Hurdle模型对这类数据有很好的解决办法。零膨胀负二项模型和Hurdle模型拟合效果优于其他2种模型,而且Hurdle模型好于零膨胀负二项模型。
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