CAJ | 학술논문

无论是在自然科学领域还是在人文社会科学领域，我们会遇到各种各样的计数数据。对于社会生活、生产、管理中的一些计数数据通常是用泊松分布以及泊松过程来描述具有非常好的拟合效果。然而实际环境中，由于受各种因素影响与制约，出现了很多频数为零的数据。此时对含零特别多的计数数据，我们仍用泊松回归模型拟合就有些不合适了[1]，因此人们开始构造新的模型，其中对于这种数据拟合效果比较好的一种模型就是零过多泊松分布模型（Zero - Inflated Poisson Distribution）[3，5]。
무론시재자연과학영역환시재인문사회과학영역，아문회우도각충각양적계수수거。대우사회생활、생산、관리중적일사계수수거통상시용박송분포이급박송과정래묘술구유비상호적의합효과。연이실제배경중，유우수각충인소영향여제약，출현료흔다빈수위령적수거。차시대함령특별다적계수수거，아문잉용박송회귀모형의합취유사불합괄료[1]，인차인문개시구조신적모형，기중대우저충수거의합효과비교호적일충모형취시령과다박송분포모형（Zero - Inflated Poisson Distribution）[3，5]。
Whether in the field of Natural Sciences or in the field of Humanities and Social Sciences,a varie-ty of count data will be used. The Poisson regression model is commonly used to fit the count data in the social life,social production and social management. However,there are lots of data of extra zero in the influence and restriction of various factors in the real life. At the same time,the Poisson regression model,which is not appro-priate,is also used to fit the count data of extra zero. So people begin to construct new models,among which the zero - inflated Poisson distribution model fits the data better.