Table 2 Estimated MSE for different estimators at \(p=7\).

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	0.69991	0.50896	0.52847	0.55575	0.59200	0.44104	0.47210	0.44363	0.49596	0.42466	0.43433	0.42785	0.42483
	75	0.20350	0.18563	0.18890	0.19499	0.19515	0.17671	0.18369	0.17781	0.18777	0.17398	0.17678	0.17528	0.17465
	150	0.07626	0.07340	0.07397	0.07490	0.07503	0.07135	0.07283	0.07143	0.07355	0.07078	0.07128	0.07103	0.07092
	200	0.05730	0.05584	0.05613	0.05664	0.05661	0.05488	0.05562	0.05490	0.05594	0.05454	0.05483	0.05469	0.05464
	300	0.04345	0.04270	0.04285	0.04316	0.04309	0.04235	0.04269	0.04235	0.04285	0.04217	0.04233	0.04226	0.04224
	400	0.04168	0.04115	0.04126	0.04146	0.04142	0.04081	0.04109	0.04081	0.04120	0.04068	0.04079	0.04074	0.04072
	500	0.03072	0.03018	0.03029	0.03050	0.03049	0.02985	0.03013	0.02985	0.03026	0.02974	0.02985	0.02981	0.02980
0.80	30	1.98095	0.99922	1.08305	1.27448	1.17830	0.83445	0.94965	0.81011	1.02438	0.63927	0.68524	0.66576	0.64191
	75	0.36635	0.31053	0.31974	0.33361	0.33648	0.27921	0.29682	0.28317	0.31015	0.27284	0.27889	0.27541	0.27353
	150	0.11033	0.10479	0.10580	0.10778	0.10799	0.10255	0.10445	0.10268	0.10560	0.10175	0.10245	0.10214	0.10198
	200	0.09588	0.09253	0.09318	0.09464	0.09448	0.09159	0.09283	0.09165	0.09350	0.09099	0.09155	0.09133	0.09124
	300	0.07665	0.07556	0.07573	0.07609	0.07606	0.07521	0.07546	0.07519	0.07564	0.07505	0.07514	0.07509	0.07507
	400	0.05276	0.05233	0.05241	0.05259	0.05254	0.05223	0.05237	0.05222	0.05244	0.05214	0.05222	0.05219	0.05218
	500	0.04149	0.04104	0.04113	0.04134	0.04130	0.04094	0.04111	0.04094	0.04119	0.04085	0.04093	0.04090	0.04089
0.85	30	3.84788	1.76536	1.94178	2.41787	1.82943	1.48424	1.74446	1.42689	1.91005	0.83221	0.98513	0.90582	0.84974
	75	0.68886	0.54599	0.56815	0.59431	0.59033	0.46415	0.50273	0.47126	0.53485	0.44142	0.45592	0.44730	0.44236
	150	0.24446	0.22100	0.22511	0.23165	0.23259	0.20749	0.21581	0.20873	0.22148	0.20432	0.20691	0.20541	0.20458
	200	0.17980	0.16564	0.16763	0.17128	0.17357	0.16164	0.16358	0.16091	0.16575	0.15970	0.16028	0.15990	0.15968
	300	0.10073	0.09801	0.09841	0.09912	0.09941	0.09692	0.09745	0.09687	0.09794	0.09666	0.09673	0.09667	0.09663
	400	0.08667	0.08599	0.08605	0.08616	0.08619	0.08577	0.08574	0.08572	0.08582	0.08575	0.08569	0.08571	0.08571
	500	0.07284	0.07248	0.07251	0.07259	0.07259	0.07233	0.07235	0.07231	0.07239	0.07230	0.07227	0.07227	0.07226
0.90	30	4.78585	2.08616	2.30661	2.90847	2.02541	1.75045	2.07171	1.65495	2.26476	0.88559	1.08654	0.96610	0.90294
	75	0.93841	0.68711	0.72342	0.77231	0.74958	0.56831	0.62690	0.57425	0.67452	0.52121	0.54456	0.53072	0.52226
	150	0.35260	0.29366	0.30354	0.31546	0.32266	0.25428	0.27371	0.25879	0.28906	0.24858	0.25348	0.25045	0.24840
	200	0.19710	0.17851	0.18160	0.18603	0.18905	0.16808	0.17348	0.16903	0.17775	0.16672	0.16784	0.16719	0.16668
	300	0.17073	0.16133	0.16303	0.16563	0.16574	0.15518	0.15893	0.15563	0.16122	0.15379	0.15486	0.15415	0.15381
	400	0.10594	0.10380	0.10417	0.10477	0.10477	0.10256	0.10330	0.10258	0.10375	0.10222	0.10241	0.10226	0.10219
	500	0.10394	0.10272	0.10286	0.10303	0.10309	0.10219	0.10223	0.10211	0.10241	0.10214	0.10204	0.10206	0.10206
0.95	30	11.96859	4.21530	4.75492	6.40227	4.01699	3.87010	4.55333	3.38113	4.81050	1.20543	1.42837	1.20811	1.21948
	75	1.58428	0.99674	1.06024	1.16623	1.13923	0.86345	0.94033	0.83739	0.99170	0.75266	0.78550	0.76570	0.75589
	150	0.60666	0.46567	0.48799	0.50856	0.51980	0.37108	0.41000	0.38188	0.44600	0.35800	0.36823	0.36179	0.35743
	200	0.49058	0.41837	0.42962	0.44332	0.44185	0.38555	0.39953	0.38175	0.41245	0.37204	0.37673	0.37394	0.37243
	300	0.25344	0.22608	0.23013	0.23523	0.24109	0.21342	0.21775	0.21331	0.22315	0.21155	0.21201	0.21164	0.21130
	400	0.18672	0.17378	0.17599	0.17890	0.18045	0.16517	0.16950	0.16586	0.17276	0.16413	0.16492	0.16439	0.16402
	500	0.16636	0.15892	0.16014	0.16143	0.16188	0.15387	0.15595	0.15392	0.15758	0.15302	0.15333	0.15305	0.15287
0.99	30	44.59675	13.22957	15.33311	23.69147	26.99140	13.60918	16.31790	11.37556	17.17240	5.80932	6.39547	5.25837	6.01996
	75	8.26677	3.98246	4.48114	5.50711	2.58519	3.09807	3.77092	2.89515	4.18801	1.02192	1.17176	1.04398	1.02375
	150	2.55246	1.30186	1.44568	1.61291	1.41087	0.92769	1.09256	0.90943	1.22540	0.68413	0.72521	0.70622	0.68669
	200	1.80815	1.06092	1.15381	1.26477	1.18300	0.81388	0.91891	0.80264	1.01518	0.67158	0.70958	0.69170	0.67465
	300	1.15811	0.73111	0.78663	0.83577	0.84691	0.57551	0.62638	0.56562	0.68387	0.52039	0.53281	0.52629	0.52057
	400	0.96486	0.65551	0.69770	0.73232	0.75385	0.52529	0.56474	0.51751	0.61340	0.48491	0.49318	0.48887	0.48417
	500	0.94338	0.70602	0.74313	0.77427	0.75685	0.56192	0.61625	0.56676	0.66951	0.52202	0.54011	0.52814	0.52171

Back to article page

Table 2 Estimated MSE for different estimators at \(p=7\).

Search

Quick links