AbstractThis paper proposes a new m

Abstract
This paper proposes a new model named as the multivariate generalized Poisson log-t geometric process (MGPLTGP) model to study multivariate time-series of counts with overdispersion or underdispersion, non-monotone trends within each time-series and positive or negative correlation between pairs of time-series. This model assumes that the multivariate counts follow independent generalized Poisson distributions with an additional parameter to adjust for different degrees of dispersion including overdispersion and underdispersion. Their means after discounting the trend effect geometrically by ratio functions form latent stochastic processes and follow a multivariate log-t distribution with a flexible correlation structure to capture both positive correlation and negative correlation. By expressing the multivariate Student’s t-distribution in scale mixtures of normals, the model can be implemented through Markov chain Monte Carlo algorithms via the user-friendly WinBUGS software. The applicability of the MGPLTGP model is illustrated through an analysis of the possession and/or use of two illicit drugs, amphetamines and narcotics in New South Wales, Australia.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อกระดาษนี้เสนอรูปแบบใหม่ที่ชื่อเป็น multivariate การตั้งค่าทั่วไปแบบจำลองกระบวนการเรขาคณิต (MGPLTGP) บันทึก t ปัวศึกษา multivariate เวลาชุดตรวจนับด้วย overdispersion หรือ underdispersion, monotone ไม่ใช่แนวโน้มภายในความสัมพันธ์แต่ละชุด ข้อมูลเวลา และค่าบวก หรือค่าลบระหว่างคู่ของชุดข้อมูลเวลา รูปแบบนี้ถือว่า จำนวนตัวแปรพหุตามอิสระปัวการกระจายเมจแบบทั่วไปกับมีพารามิเตอร์เพิ่มเติมปรับองศาที่แตกต่างกันของการแพร่กระจายรวมทั้ง overdispersion และ underdispersion หมายถึงของพวกเขาหลังจากให้ผลแนวโน้ม geometrically โดยฟังก์ชันอัตราส่วนแบบสโทแคสติกกระบวนแฝงอยู่ และตามการกระจาย t บันทึกตัวแปรพหุกับความสัมพันธ์ที่มีความยืดหยุ่นโครงสร้างความสัมพันธ์ของการบวกและลบความสัมพันธ์ แบบสามารถดำเนินผ่าน Markov โซ่ Carlo มอนอัลกอริทึมทางซอฟต์แวร์ WinBUGS ใช้งานง่าย ด้วยการแสดงของนักเรียนตัวแปรพหุ t-แจกจ่ายในอัตราส่วนผสมของ normals เป็นแสดงความเกี่ยวข้องของรุ่น MGPLTGP ผ่านการวิเคราะห์ความครอบครองหรือใช้ยาผิดกฎหมายสอง กำหนดโทษ และยาเสพติดในนิวเซาธ์เวลส์ ออสเตรเลีย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่องานวิจัยนี้ได้นำเสนอรูปแบบใหม่ชื่อว่าเป็นหลายตัวแปรทั่วไป Poisson เข้าสู่ระบบทีกระบวนการทางเรขาคณิต (MGPLTGP) รูปแบบในการศึกษาหลายตัวแปรอนุกรมเวลาของการนับด้วย overdispersion หรือ underdispersion แนวโน้มที่ไม่ใช่เสียงเดียวในแต่ละอนุกรมเวลาและความสัมพันธ์เชิงบวกหรือเชิงลบระหว่าง คู่อนุกรมเวลา
รุ่นนี้อนุมานว่านับหลายตัวแปรตามการแจกแจงปัวซองอิสระทั่วไปที่มีพารามิเตอร์เพิ่มเติมเพื่อปรับองศาที่แตกต่างกันของการกระจายรวมทั้ง overdispersion และ underdispersion วิธีการของพวกเขาหลังจากที่ลดผลกระทบต่อแนวโน้มทางเรขาคณิตโดยฟังก์ชั่นในรูปแบบอัตราส่วนกระบวนการสุ่มแฝงและติดตามการกระจายเข้าสู่ระบบเสื้อหลายตัวแปรที่มีโครงสร้างความสัมพันธ์ที่มีความยืดหยุ่นในการจับภาพทั้งสองมีความสัมพันธ์ในเชิงบวกและความสัมพันธ์ทางลบ โดยการแสดงของนักศึกษาหลายตัวแปรเสื้อจำหน่ายในขนาดของการผสมปกติรุ่นสามารถดำเนินการผ่านห่วงโซ่มาร์คอฟติคาร์โลอัลกอริทึม Monte ผ่านทางซอฟต์แวร์ WinBUGS ที่ใช้งานง่าย การบังคับของรูปแบบ MGPLTGP จะแสดงผ่านการวิเคราะห์ของครอบครองและ / หรือการใช้สองยาเสพติดยาบ้าและยาเสพติดในนิวเซาธ์เวลส์ออสเตรเลีย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรม
บทความนี้เสนอรูปแบบใหม่ตั้งชื่อเป็นแบบปัวซอ log-t เรขาคณิตแบบกระบวนการ ( mgpltgp ) เพื่อศึกษาตัวแปรหลายตัวแบบอนุกรมเวลา overdispersion นับด้วยหรือ underdispersion ไม่ใช่โมโนโทน แนวโน้มภายในแต่ละเวลาและความสัมพันธ์ในเชิงบวกหรือเชิงลบระหว่างคู่ของอนุกรมเวลา .รุ่นนี้ถือว่า นับตามแบบหลายตัวแปรอิสระที่มีพารามิเตอร์การแจกแจงปัวซงเพิ่มเติมเพื่อปรับองศาที่แตกต่างกันของการกระจายและรวม overdispersion underdispersion .หมายถึงของพวกเขาหลังจากลดแนวโน้มผลเรขาคณิตโดยฟังก์ชันรูปแบบกระบวนการสโตแคสติกแฝงตามอัตราส่วนและการ log-t หลายตัวแปรที่มีโครงสร้างความสัมพันธ์ที่ยืดหยุ่นเพื่อจับภาพทั้งความสัมพันธ์ และความสัมพันธ์เชิงลบ โดยการแสดงของนักเรียนในระดับทีใช้แบบผสมของปกติรุ่นที่สามารถใช้ผ่านห่วงโซ่มาร์คอฟมอนติคาร์โลขั้นตอนวิธีทาง winbugs ง่ายซอฟต์แวร์ การใช้บังคับของแบบแสดง mgpltgp ผ่านการวิเคราะห์ของการครอบครองและ / หรือการใช้ยาผิดกฎหมาย ยาเสพติด ยาบ้า และสอง , นิวเซาท์เวลส์ , ออสเตรเลีย