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A new discrete distribution: properties and applications in medical care

机译：新的离散分布：医疗保健的特性和应用

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This paper proposes a simple and flexible count data regression model which is able to incorporate overdis-persion (the variance is greater than the mean) and which can be considered a competitor to the Poisson model. As is well known, this classical model imposes the restriction that the conditional mean of each count variable must equal the conditional variance. Nevertheless, for the common case of well-dispersed counts the Poisson regression may not be appropriate, while the count regression model proposed here is potentially useful. We consider an application to model counts of medical care utilization by the elderly in the USA using a well-known data set from the National Medical Expenditure Survey (1987), where the dependent variable is the number of stays after hospital admission, and where 10 explanatory variables are analysed.
机译：本文提出了一种简单而灵活的计数数据回归模型，该模型能够合并过度分散（方差大于均值），并且可以被视为Poisson模型的竞争者。众所周知，该经典模型施加了以下限制：每个计数变量的条件均值必须等于条件方差。但是，对于计数分散良好的常见情况，泊松回归可能不合适，而此处提出的计数回归模型可能很有用。我们考虑使用美国国家医疗支出调查（1987）中的众所周知的数据集来模拟美国老年人的医疗利用情况，其中因变量是住院后的住院天数，其中10分析了解释变量。

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