地理的に加重された二変量ゼロ膨張した一般化ポアソン回帰モデルとそのア​​プリケーション

この研究では、2つの応答変数、つまり二変量ZIGPR（BZIG​​PR）を使用したゼロ膨張した一般化ポアソン回帰（ZIGPR）の開発について説明します。地理的に重み付けされたゼロ膨張膨張された一般化ポアソン回帰（GWBZIGPR）と呼ばれる空間係数を考慮して、ZIGPRモデルの拡張。GWBZIGPRは、観測位置ごとにローカルパラメーター推定器を生成します。最尤推定（MLE）メソッドを使用したパラメーター推定では、Berndt Hall Hall Hausman（BHHH）の数値反復が使用されるように、閉じていない方程式が得られました。この研究で使用されているデータは、妊娠中の妊産婦死亡率と産後母体死亡率データの数です。結果は、GWBZIGPRモデルの別名情報基準（AICC）値がBZIGPRよりも小さいことを示したため、GWBZIGPRは妊娠中の母親の死亡率とペカロンガンの滞在における産後母体死亡率をモデル化するためにBZIGPRよりも優れていることを意味します。この研究の結果は、地方自治体が妊産婦死亡の原因を予測するのを支援します。

This study discusses the development of Zero Inflated Generalized Poisson Regression (ZIGPR) with two response variables, that is Bivariate ZIGPR (BZIGPR). The extension of the ZIGPR model by considering spatial factor called Geographically Weighted Zero Inflated Generalized Poisson Regression (GWBZIGPR). The GWBZIGPR produces a local parameter estimator for each location of observation. The parameter estimation using the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method obtained an equation that did not closed-form so that the numerical iteration of Berndt Hall Hall Hausman (BHHH) is used. The data used in this study are the number of pregnant maternal mortality and postpartum maternal mortality data in 91 sub-districts in Pekalongan Residency, Central Java Province. The results showed that the Akaike Information Criterion Corrected (AICc) value in the GWBZIGPR model is smaller than BZIGPR, so it means that the GWBZIGPR is better than the BZIGPR for modeling the number of pregnant maternal mortality and postpartum maternal mortality in Pekalongan Residency. The results of this study will assist local governments in anticipating the causes of maternal mortality.