Table 1 Estimated MSE for different estimators at \(p=4\).

From: New two parameter hybrid estimator for zero inflated negative binomial regression models

\(\rho ^2\)	n	\(\hat{\beta }_{\text {MLE}}\)	\(\hat{\beta }_{{k}}\)			\(\hat{\beta }_{{d}}\)	\(\hat{\beta }_{{K}}\)		\(\hat{\beta }_{k_m,d_m}\)		\(\hat{\beta }_{k_,d_}\)
\(\rho ^2\)	n	-	\(\hat{k}_1\)	\(\hat{k}_2\)	\(\hat{k}_3\)	\(\hat{d}\)	\(\hat{K}_1\)	\(\hat{K}_2\)	\(\hat{k_m}_1\)	\(\hat{k_m}_2\)	\(\hat{k_*}_1\)	\(\hat{k_*}_2\)	\(\hat{k_*}_3\)	\(\hat{k_*}_4\)
0.75	30	0.44308	0.38584	0.39322	0.39899	0.39185	0.35915	0.36792	0.35900	0.37514	0.34791	0.34897	0.34866	0.34748
	75	0.12214	0.11747	0.11831	0.11867	0.11851	0.11157	0.11414	0.11194	0.11525	0.10988	0.11051	0.11035	0.10981
	150	0.04693	0.04587	0.04608	0.04642	0.04619	0.04510	0.04565	0.04512	0.04589	0.04462	0.04502	0.04488	0.04479
	200	0.04052	0.03976	0.03991	0.04012	0.03996	0.03901	0.03948	0.03902	0.03962	0.03857	0.03884	0.03872	0.03862
	300	0.03228	0.03182	0.03191	0.03202	0.03193	0.03128	0.03160	0.03128	0.03169	0.03098	0.03118	0.03109	0.03103
	400	0.02787	0.02753	0.02760	0.02770	0.02762	0.02718	0.02741	0.02719	0.02748	0.02698	0.02715	0.02709	0.02706
	500	0.02244	0.02221	0.02226	0.02230	0.02228	0.02192	0.02208	0.02192	0.02214	0.02179	0.02190	0.02187	0.02185
0.80	30	0.50990	0.42551	0.43571	0.44551	0.41681	0.41529	0.41699	0.39739	0.41459	0.38712	0.38514	0.38330	0.38658
	75	0.17120	0.15958	0.16156	0.16130	0.16179	0.15024	0.15239	0.15015	0.15429	0.14796	0.14756	0.14797	0.14753
	150	0.07589	0.07443	0.07470	0.07480	0.07469	0.07281	0.07347	0.07281	0.07386	0.07228	0.07232	0.07232	0.07217
	200	0.05872	0.05802	0.05814	0.05818	0.05816	0.05764	0.05770	0.05761	0.05780	0.05756	0.05738	0.05748	0.05744
	300	0.04439	0.04421	0.04423	0.04423	0.04421	0.04440	0.04421	0.04437	0.04419	0.04451	0.04430	0.04441	0.04443
	400	0.03400	0.03386	0.03388	0.03391	0.03389	0.03379	0.03381	0.03378	0.03383	0.03376	0.03375	0.03375	0.03374
	500	0.03419	0.03419	0.03419	0.03419	0.03417	0.03428	0.03422	0.03427	0.03420	0.03431	0.03426	0.03428	0.03429
0.85	30	1.36298	0.89763	0.95909	1.00094	0.81848	0.64836	0.74355	0.65870	0.81531	0.48711	0.50397	0.49652	0.48176
	75	0.28787	0.25154	0.25711	0.25441	0.25943	0.22529	0.23027	0.22510	0.23563	0.21989	0.21980	0.21926	0.21894
	150	0.11730	0.11376	0.11435	0.11407	0.11418	0.11158	0.11152	0.11114	0.11184	0.11111	0.11022	0.11062	0.11062
	200	0.11313	0.11120	0.11136	0.11098	0.11075	0.11558	0.11198	0.11392	0.11067	0.11594	0.11518	0.11541	0.11635
	300	0.07902	0.07910	0.07903	0.07874	0.07870	0.08012	0.07913	0.07992	0.07881	0.08084	0.07999	0.08043	0.08066
	400	0.05662	0.05675	0.05671	0.05664	0.05662	0.05749	0.05698	0.05744	0.05682	0.05785	0.05755	0.05770	0.05780
	500	0.05053	0.05087	0.05078	0.05072	0.05070	0.05176	0.05122	0.05172	0.05102	0.05214	0.05190	0.05202	0.05214
0.90	30	1.51189	0.93972	0.98955	1.02680	0.84307	0.73272	0.81599	0.73177	0.87227	0.56618	0.56984	0.57218	0.55666
	75	0.34944	0.30671	0.31370	0.31153	0.31067	0.27768	0.28296	0.27313	0.28831	0.26592	0.26362	0.26556	0.26481
	150	0.20930	0.19873	0.20045	0.19906	0.19839	0.19171	0.19157	0.18966	0.19205	0.19018	0.18845	0.18935	0.18985
	200	0.14332	0.13771	0.13858	0.13760	0.13733	0.13783	0.13513	0.13588	0.13451	0.13778	0.13665	0.13724	0.13820
	300	0.08813	0.08801	0.08795	0.08764	0.08756	0.09001	0.08831	0.08959	0.08781	0.09098	0.09004	0.09052	0.09095
	400	0.06828	0.06797	0.06799	0.06779	0.06780	0.06840	0.06777	0.06826	0.06760	0.06884	0.06822	0.06853	0.06868
	500	0.05390	0.05421	0.05411	0.05398	0.05395	0.05546	0.05459	0.05535	0.05429	0.05603	0.05564	0.05582	0.05603
0.95	30	2.29854	1.35261	1.46141	1.58068	1.14130	1.05275	1.19021	1.01046	1.26688	0.76244	0.77802	0.74064	0.76827
	75	0.68086	0.51535	0.53827	0.53300	0.50938	0.43267	0.45060	0.42395	0.46422	0.39987	0.40094	0.39941	0.40202
	150	0.35349	0.32114	0.32634	0.32390	0.31641	0.30883	0.30662	0.29977	0.30681	0.29834	0.29651	0.29809	0.29982
	200	0.27554	0.24943	0.25380	0.25076	0.24552	0.23323	0.23328	0.22736	0.23487	0.22436	0.22194	0.22394	0.22453
	300	0.16667	0.16096	0.16178	0.16034	0.16036	0.16209	0.15820	0.15952	0.15715	0.16207	0.16062	0.16121	0.16241
	400	0.13825	0.13530	0.13574	0.13461	0.13439	0.13474	0.13288	0.13369	0.13243	0.13546	0.13397	0.13485	0.13552
	500	0.10661	0.10480	0.10507	0.10442	0.10456	0.10404	0.10315	0.10373	0.10303	0.10467	0.10400	0.10440	0.10480
0.99	30	11.50245	5.05042	5.68675	6.80942	5.36599	3.52580	4.40813	3.34442	4.91570	1.79210	2.11458	1.56982	1.92570
	75	3.64498	2.03184	2.22698	2.38105	1.39184	1.39650	1.65977	1.36370	1.82433	0.81477	0.85913	0.77164	0.83100
	150	1.66971	1.05731	1.13964	1.14508	0.91089	0.74035	0.83638	0.73997	0.91201	0.58769	0.59223	0.58783	0.59235
	200	1.22108	0.85660	0.90882	0.91784	0.75696	0.67810	0.73533	0.65532	0.76800	0.57268	0.57575	0.57405	0.58185
	300	0.82337	0.61190	0.64414	0.64134	0.56620	0.50146	0.52840	0.48330	0.54827	0.43369	0.43309	0.43528	0.43754
	400	0.62095	0.51398	0.53121	0.52278	0.50106	0.44333	0.45418	0.43229	0.46775	0.41512	0.41293	0.41505	0.41612
	500	0.44551	0.37674	0.38792	0.37936	0.36908	0.33915	0.33823	0.32629	0.34241	0.32198	0.31936	0.32142	0.32418

Back to article page

Table 1 Estimated MSE for different estimators at \(p=4\).

Search

Quick links