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摘要
En 中文
我们介绍了一类基于统计文献近期引入的两参数Bell-Touchard分布族的非线性回归模型，该分布族对应于一个灵活且易于处理的离散分布族。我们采用最大似然法估计Bell-Touchard非线性模型的参数，并提供了数值获取这些估计量的迭代过程。我们推导了Fisher信息矩阵的封闭形式表达式。我们提出了该类非线性回归模型中的偏差残差。还考虑了蒙特卡罗模拟以评估新的非线性回归模型。我们提供了Bell-Touchard非线性回归模型在真实数据中的应用，并进行了讨论。在经验应用中，我们还比较了该新型回归模型与流行的泊松回归模型和负二项回归模型（线性与非线性），结果十分有前景。
Keyword:
Bell-Touchard distribution
count data
Nonlinear regression
overdispersion
