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포아송분포는 생산공정단계에서 불량품 수에 관한 분포로 많이 이용되어 왔다. 그러나 최근 기술의 고급화로 인하여 제품의 불량률이 거의 없는 경우가 많이 있다. 이러한 경우 포아송분포에 적용하는 것보다 영과잉-포아송분포에 적용하는 것이 바람직하다. 반응변수가 영과잉-포아송 분포를 따를 때, 분포의 모수들이 공변량들의 선형모형으로 연결되는 모형이 영과잉-포아송 회귀모형이다. 본 연구는 참게와 부수체 자료에 포아송 회귀모형과 영과잉-포아송 회귀모형를 각각 적용하여 비교 분석하여 보았다.
The Poisson distribution have been used for the distribution of the number of defects in manufacturing process. Recently the rate of defects highly decrease because of superior technology. In this case, it is more desireable to apply the Zero-Inflated Poisson regression model than the Poisson regression model.. When the response variable is distributed by the Zero-Inflated Poisson distribution, the Zero-Inflated Poisson regression model is linked by the covariates of their parameters. In this paper, crab and satellites data were applied to the Poisson regression and the Zero-Inflated Poisson regression model to compare the two models.
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Zero-Inflated Poisson Distribution, Zero-Inflated Poisson Regression Model, Poisson Regression Model, Decision Tree Model.
