Predicción de los recuentos multivariantes con exceso de ceros: Un nuevo método de promedio de modelos bajo la pérdida de Pearson

Los ceros excesivos en datos de recuento multivariantes se observan a menudo en escenarios de biomedicina y salud pública. Para proporcionar un mejor análisis de este tipo de datos, primero desarrollamos un modelo de regresión Poisson con exceso de ceros marginalizado multivariante (MZIP) para interpretar directamente los efectos generales de exposición sobre las medias marginales. Luego, definimos un residual de Pearson múltiple para nuestro nuevo modelo de regresión MZIP, teniendo en cuenta simultáneamente la heterogeneidad y la correlación. Además, se introduce un nuevo método de predicción de promedio de modelos basado en el residual de Pearson múltiple, y se demuestra la optimalidad asintótica de esta predicción de promedio de modelos. Se utilizan simulaciones y dos aplicaciones empíricas en medicina para ilustrar la efectividad del método propuesto.