Poisson / loglinear modellerin olasılık oranı testi için sıfır sayımların ayarlanması gerekiyor mu?

Acil durum tablosunda 0'lar varsa glmve bir olasılık oranı testi için iç içe geçmiş poisson / loglinear modelleri (R işlevini kullanarak ) yerleştiriyorsak, glm modellerini takmadan önce verileri ayarlamamız gerekir mi (örn. sayımlar)? Açıkçası bazı parametreler bazı ayarlamalar yapılmadan tahmin edilemez, ancak ayar / ayarlama eksikliği LR testini nasıl etkiler?

— BR1
kaynak

muhtemelen glmsıfırlarla başa çıkamazsa rutin bonk yapardı. Bunu denediniz mi?

— shabbychef

evet çökmez, ancak formüle bağlı olarak (örn. doymuş bir modelde), bazı parametreler etkili bir şekilde sonsuz standart hatalara sahip olabilir. Sorum, olasılık oranı testi yaparken bunun bir sorun olup olmadığıdır. Bazı parametreler tahmin edilemese bile bir olasılığı hesaplayabilirsiniz, bu parametreler olasılığa katkıda bulunmaz. Standart uygulama nedir ve neden?

— BR1

Regresyon modellemesinin güçlerinden biri genellikle veri olmayan alanları düzeltebilirsiniz - fark ettiğiniz gibi, zaman zaman parametreleri tahmin etmede problemler vardır. Sonsuz standart hatalar gibi şeyler alıyorsanız, modelleme yaklaşımınızı biraz daha gözden geçirmenin zamanı geldiğini öneririm.

Dikkat edilmesi gereken özel bir not: Belirli bir katmandaki "Sayım olmaması" arasında bir fark vardır ve bu katmanlardaki sayımların olması imkansızdır . Örneğin, 2000 ve 2009 yılları arasında ABD Donanması için psikolojik bozukluklar üzerinde çalıştığınızı ve hem "Bir Kadın mı" hem de "Bir Denizaltıya Hizmet Ediyor" için ikili regresyon terimleri kullandığınızı düşünün. Bir regresyon modeli , her ikisinin de = 1 olduğu bir sıfır sayımına rağmen her iki değişkenin = 1 olduğu yerlerde etkileri tahmin edebilir. Bu soruna "pozitif olmama" denir ve bazen çok tabakalı modellerde bir sorundur.

— fomite
kaynak

@ skyguy94 Garip bir şekilde bilmiyorum - biliyordum, geriye dönük bir veri seti kullanımını not etmeyi unutmuşum>. <. Bunu yansıtacak şekilde düzenlendi.

— Fomite

Re: "Bir regresyon modeli her iki değişken = 1 veya ikisi arasındaki etkileşimleri nerede etkileri tahmin olabilir " - Bunun doğru olduğunu düşünmüyorum. Asla birlikte '1' olmayan iki ikili öngörücünüz varsa, etkileşim sabittir (her zaman '0'dır), bu nedenle etkisi tanımlanmaz.

— Makro

@Macro Haklısın, biraz düzenleme yapıyorum. İkili gösterge olmadıkları terimleri düşünüyordum.

— Fomite

(+1) Yani, hem = 1 bir yana, model tabanlı tahminin sadece kendi başına çok yanıltıcı olabileceğini bildiğimiz iki marjinal etkinin toplamı olacağı davanın mantıksızlığı ile ilgili sorunlar :)

— Makro