简介：摘 要：在公共卫生、道路安全等应用领域，经常会同时出现零观测值、一观测值较多的情况。为更好地拟合这类数据，提出了0-1膨胀二项分布模型，在数据扩充的基础上，设计出隐变量的条件分布，运用传统的极大似然估计、EM算法下的极大似然估计及贝叶斯方法对模型参数进行估计。最后，对新型冠状病毒感染数据集进行了分析，研究表明，0-1膨胀二项分布的EM算法下的极大似然估计比传统的极大似然估计与贝叶斯方法要更加精确。
0-1膨胀二项分布的统计分析及应用
