A Nonstationary Negative Binomial Time Series With Time-Dependent Covariates
含时变协变量的非平稳负二项时间序列模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究计数时间序列的非平稳性与自相关，因此归入时间序列；应用场景本身属于环境统计。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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含时变协变量的非平稳负二项时间序列模型
- 研究问题
- 在肠球菌计数具有非平稳性与自相关、常规泊松混合模型拟合不足时，如何分析波士顿港污水处理调整后的计数变化？
- 方法与思路
- 作者提出负二项时间序列模型，以时间的非参数平滑函数刻画动态变化，采用与协变量空间正交的基及惩罚拟似然估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法处理了时间平滑项与时变协变量之间的不可识别问题，并在港湾数据中发现污水转移后相关排放口附近计数下降。
- 阅读关注点
- 应核对正交约束如何确定时间项与协变量效应，以及平滑项、自相关处理和惩罚选择是否影响污水处理变化的解释。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；识别条件、效应数值及因果解释依据未说明，不能据此推断刊本变化。
原文摘要
Boston Harbor has a history of poor water quality, including contamination by enteric pathogens. We conduct a statistical analysis of data collected by the Massachusetts Water Resources Authority (MWRA) between 1996 and 2002 to evaluate the effects of court-mandated improvements in sewage treatment. Motivated by the ineffectiveness of standard Poisson mixture models and their zero-inflated counterparts, we propose a new negative binomial model for time series of Enterococcus counts in Boston Harbor, where nonstationarity and autocorrelation are modeled using a nonparametric smooth function of time in the predictor. Without further restrictions, this function is not identifiable in the presence of time-dependent covariates; consequently, we use a basis orthogonal to the space spanned by the covariates and use penalized quasi-likelihood (PQL) for estimation. We conclude that Enterococcus counts were greatly reduced near the Nut Island Treatment Plant (NITP) outfalls following the transfer of wastewaters from NITP to the Deer Island Treatment Plant (DITP) and that the transfer of wastewaters from Boston Harbor to the offshore diffusers in Massachusetts Bay reduced the Enterococcus counts near the DITP outfalls.