This study suggests the following:•

This study suggests the following:
• If parsimony of the model is of critical importance, the geometric distri- bution serves as the best one-parameter model with the Poisson/shifted zeta models either under-estimating or overestimating the number of days with no activity in the Active state. • If parsimony is not a critical issue and the data does not have (or has very few) extreme values, the hurdle-based geometric model serves as the best/near-best model in either state. • However, if the data has several extreme values [as seen in Porter and White (2012)], the self-exciting hurdle model offers the best model fit, albeit at the expense of learning several model parameters.

Kết quả (Việt) 1:

Nghiên cứu này cho thấy những điều sau đây:• Nếu sự cẩn thận của các mô hình có tầm quan trọng, hình học distri-bution phục vụ như là mô hình tham số một trong những tốt nhất với các Poisson/chuyển zeta mô hình dưới ước tính hoặc overestimating số ngày không hoạt động trong trạng thái hoạt động. • Nếu sự cẩn thận không phải là một vấn đề quan trọng và dữ liệu không có (hoặc có rất ít) cực giá trị, rào cản dựa trên mô hình hình học phục vụ như là mô hình tốt nhất/gần-tốt nhất một trong hai tiểu bang. • Tuy nhiên, nếu dữ liệu có giá trị cực nhiều [như trong Porter và trắng (2012)], các rào cản tự thú vị mô hình offers fit mô hình tốt nhất, mặc dù chi phí học tập một số mô hình tham số.

Kết quả (Việt) 2:

Nghiên cứu này cho thấy những điều sau đây:
• Nếu sự cẩn thận của mô hình này là cực kỳ quan trọng, sự phân phối hình học phục vụ như là mô hình một tham số tốt nhất với Poisson / chuyển mô hình zeta hoặc dưới ước lượng hoặc đánh giá quá cao số lượng ngày mà không có hoạt động trong trạng thái kích hoạt. • Nếu sự cẩn thận không phải là một vấn đề quan trọng và dữ liệu không có (hoặc có rất ít) giá trị cực đoan, các mô hình hình học rào cản dựa trên phục vụ như là gần nhất với mô hình tốt nhất / trong hai trạng thái. • Tuy nhiên, nếu các dữ liệu có một số giá trị cực đoan [như trong Porter và trắng (2012)], mô hình rào cản tự thú vị o ff ers là tốt nhất mô hình fi t, mặc dù tại các chi phí của việc học một vài thông số mô hình.