Table 3 Estimated MSE for different estimators at \(p=10\).

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

\(\rho ^2\)

n

\(\hat{\beta }_{\text {MLE}}\)

\(\hat{\beta }_{{k}}\)

\(\hat{\beta }_{{d}}\)

\(\hat{\beta }_{{K}}\)

\(\hat{\beta }_{k_m,d_m}\)

\(\hat{\beta }_{k_*,d_*}\)

-

\(\hat{k}_1\)

\(\hat{k}_2\)

\(\hat{k}_3\)

\(\hat{d}\)

\(\hat{K}_1\)

\(\hat{K}_2\)

\(\hat{k_m}_1\)

\(\hat{k_m}_2\)

\(\hat{k_*}_1\)

\(\hat{k_*}_2\)

\(\hat{k_*}_3\)

\(\hat{k_*}_4\)

0.75

30

1.85342

0.69558

0.76184

0.98603

1.10657

0.64753

0.73441

0.60203

0.77867

0.51503

0.57365

0.54396

0.53086

75

0.22758

0.20479

0.20903

0.21499

0.22017

0.18728

0.19775

0.18947

0.20429

0.18687

0.18885

0.18761

0.18722

150

0.10114

0.09638

0.09729

0.09876

0.09962

0.09352

0.09552

0.09367

0.09665

0.09317

0.09358

0.09333

0.09327

200

0.06893

0.06678

0.06721

0.06796

0.06825

0.06552

0.06651

0.06556

0.06702

0.06531

0.06553

0.06541

0.06538

300

0.04919

0.04806

0.04829

0.04872

0.04882

0.04748

0.04801

0.04750

0.04825

0.04735

0.04748

0.04741

0.04739

400

0.03734

0.03622

0.03645

0.03696

0.03703

0.03590

0.03636

0.03590

0.03657

0.03578

0.03589

0.03584

0.03583

500

0.03416

0.03338

0.03355

0.03390

0.03393

0.03316

0.03348

0.03316

0.03363

0.03307

0.03316

0.03312

0.03311

0.80

30

5.54582

1.49430

1.65732

2.36581

2.11015

1.65323

1.86221

1.33537

1.80061

0.93693

1.09997

0.99341

0.95684

75

0.32996

0.27330

0.28161

0.29827

0.31301

0.25327

0.26624

0.25676

0.27805

0.25287

0.25578

0.25425

0.25359

150

0.18958

0.17393

0.17650

0.18260

0.18465

0.16973

0.17424

0.17024

0.17722

0.16882

0.16999

0.16937

0.16918

200

0.12330

0.11594

0.11720

0.12065

0.12140

0.11487

0.11705

0.11503

0.11837

0.11437

0.11491

0.11462

0.11452

300

0.09179

0.08842

0.08907

0.09081

0.09079

0.08832

0.08934

0.08833

0.08987

0.08796

0.08828

0.08812

0.08807

400

0.06089

0.05942

0.05966

0.06041

0.06047

0.05938

0.05977

0.05938

0.05999

0.05925

0.05936

0.05932

0.05930

500

0.05491

0.05395

0.05414

0.05468

0.05464

0.05407

0.05433

0.05407

0.05446

0.05397

0.05406

0.05403

0.05402

0.85

30

6.56728

1.88698

2.12277

3.14040

2.68359

2.15358

2.44634

1.70661

2.37211

0.99288

1.23460

1.08072

1.02745

75

0.89786

0.62251

0.65898

0.74806

0.77423

0.54688

0.60764

0.56123

0.65953

0.52873

0.55087

0.53901

0.53358

150

0.31022

0.26066

0.26868

0.28758

0.29396

0.24570

0.26008

0.24896

0.27076

0.24385

0.24767

0.24543

0.24460

200

0.19200

0.17309

0.17654

0.18560

0.18632

0.17037

0.17639

0.17110

0.17997

0.16899

0.17076

0.16985

0.16956

300

0.14125

0.13425

0.13542

0.13866

0.13907

0.13319

0.13520

0.13328

0.13644

0.13261

0.13315

0.13285

0.13276

400

0.10282

0.09865

0.09943

0.10149

0.10156

0.09822

0.09954

0.09826

0.10024

0.09779

0.09818

0.09796

0.09790

500

0.08420

0.08280

0.08291

0.08346

0.08368

0.08257

0.08272

0.08252

0.08293

0.08249

0.08251

0.08249

0.08249

0.90

30

11.23432

2.50226

2.81360

4.27609

3.12831

2.86947

3.25319

2.32948

3.23653

1.36533

1.64556

1.46435

1.40243

75

1.25038

0.80267

0.86202

1.00369

1.00505

0.67935

0.77797

0.69858

0.85904

0.63096

0.67493

0.65044

0.64022

150

0.65006

0.50087

0.52341

0.57096

0.58472

0.44548

0.48564

0.45510

0.51801

0.43745

0.44999

0.44208

0.43952

200

0.33045

0.29759

0.30265

0.31440

0.31654

0.28804

0.29618

0.28811

0.30245

0.28496

0.28736

0.28593

0.28549

300

0.19466

0.17868

0.18155

0.18879

0.18929

0.17512

0.18044

0.17572

0.18361

0.17381

0.17534

0.17443

0.17416

400

0.14340

0.13597

0.13718

0.14027

0.14103

0.13403

0.13624

0.13418

0.13766

0.13351

0.13401

0.13371

0.13360

500

0.12241

0.11988

0.12015

0.12108

0.12135

0.11920

0.11966

0.11915

0.12009

0.11902

0.11911

0.11905

0.11903

0.95

30

36.21878

8.63277

9.91913

16.14723

11.63601

10.54136

12.23176

8.23854

12.01900

2.52115

2.86610

2.36424

2.47843

75

2.85360

1.48279

1.64042

2.01154

1.77588

1.21061

1.42786

1.19522

1.60167

0.89035

1.05074

0.95364

0.91532

150

1.05143

0.63907

0.68526

0.78484

0.87672

0.53040

0.58881

0.54658

0.65829

0.51760

0.53492

0.52539

0.52029

200

0.63922

0.48534

0.50894

0.55709

0.57327

0.41811

0.46240

0.43323

0.50043

0.41573

0.42771

0.41993

0.41721

300

0.38632

0.30237

0.31348

0.33981

0.36118

0.27758

0.29316

0.28158

0.31067

0.27669

0.27987

0.27798

0.27706

400

0.31383

0.27932

0.28469

0.29770

0.30114

0.26809

0.27788

0.26964

0.28520

0.26647

0.26880

0.26738

0.26689

500

0.22813

0.20732

0.21062

0.21904

0.22156

0.20117

0.20737

0.20213

0.21173

0.20028

0.20162

0.20080

0.20048

0.99

30

471.44082

33.96389

37.21547

74.54489

147.23154

199.13663

206.58615

33.68244

52.03945

20.75731

22.40880

19.62795

21.53869

75

9.26734

3.73552

4.29295

5.81935

3.14449

3.17459

3.88464

2.87097

4.30591

1.09324

1.43520

1.21468

1.12022

150

5.38027

2.40336

2.73048

3.42002

2.55666

1.80657

2.23525

1.74929

2.55436

0.93574

1.19513

1.04166

0.96222

200

3.50953

1.52628

1.72853

2.11602

1.94406

1.12380

1.36688

1.08862

1.56024

0.76500

0.88201

0.81426

0.77623

300

2.26763

1.22949

1.35893

1.57164

1.54375

0.89267

1.06077

0.90635

1.22553

0.75445

0.83139

0.78068

0.76055

400

1.36668

0.83759

0.90897

1.02014

1.05943

0.62065

0.71725

0.64662

0.82796

0.58812

0.62063

0.59866

0.59007

500

1.22612

0.74860

0.80500

0.91168

0.98800

0.61750

0.68016

0.62183

0.75598

0.58787

0.60756

0.59512

0.59012

Back to article page