In this work, we are interested in the stability and robustness of the parameter estimation in the Zero-Inflated Bernoulli (ZIBer) model, when the susceptible probability (SP) model is modeled by numerous different binary models: logit, probit, cloglog and generalized extreme value (GEV). To address this problem, we propose the maximum likelihood estimation (MLE) method to check its performance when different SP models are considered. Based on numerical evidences through simulation studies and the analysis of a real data set, it can be seen that the MLE approach has provided accurate and reliable inferences. In addition, it can also be seen that for the empirical analysis, the probit-ZIBer model is probably more suitable for the fishing data set than the other models considered in this study. Besides, the results obtained in the experimental analysis are also very consistent, compatible and very meaningful in practice. It will help us to understand the importance of increasing production while fishing.


翻译:在这项工作中,我们关心零充气伯努利(ZIBer)模型参数估计的稳定性和稳健性,当易感概率(SP)模型以多种不同的二元模型(logit、probit、cloglog和通用极端值(GEV))为模型时,我们提出在考虑不同的SP模型时检查其性能的最大可能性估计方法。根据模拟研究和对真实数据集的分析提供的数字证据,可以看出MLE方法提供了准确和可靠的推论。此外,还可以看到,对于经验分析而言,probit-ZIBer模型可能比本研究中考虑的其他模型更适合成套渔业数据。此外,实验分析的结果在实践中也非常一致、兼容和非常有意义。它将帮助我们理解在捕鱼时增加产量的重要性。

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