A generalized threshold mixed model for analyzing nonnormal nonlinear time series, with application to plague in Kazakhstan
分析非正态非线性时间序列的广义阈值混合模型：哈萨克斯坦鼠疫应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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分析非正态非线性时间序列的广义阈值混合模型：哈萨克斯坦鼠疫应用
- 研究问题
- 如何为非正态且存在序列相关的事件数据建立阈值回归，并描述鼠疫流行程度与过去宿主数量及气候变量之间的关系？
- 方法与思路
- 作者提出广义阈值混合模型，以指数族条件分布连接分段线性随机回归，并研究低区间响应为零时的似然估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称推导了似然估计方案的部分大样本性质，并利用哈萨克斯坦鼠疫监测数据展示具有生物学意义的阈值关系。
- 阅读关注点
- 应核对阈值与混合结构的设定、低区间为零的机制、序列相关处理，以及大样本结论和应用中阈值关系的证据。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的索引摘要，未给出阈值数值、估计条件或应用结果细节；不能推断因果关系及后续刊本变化。
原文摘要
We introduce the generalized threshold mixed model for piecewise-linear stochastic regression with possibly nonnormal time-series data. It is assumed that the conditional probability distribution of the response variable belongs to the exponential family, and the conditional mean response is linked to some piecewise-linear stochastic regression function. We study the particular case where the response variable equals zero in the lower regime. Some large-sample properties of a likelihood-based estimation scheme are derived. Our approach is motivated by the need for modelling nonlinearity in serially correlated epizootic events. Data coming from monitoring conducted in a natural plague focus in Kazakhstan are used to illustrate this model by obtaining biologically meaningful conclusions regarding the threshold relationship between prevalence of plague and some covariates including past abundance of great gerbils and other climatic variables.