回帰を一般化し、いくつかの予測子の標準誤差は0です。<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />予測子自体はうまく見えます。これは何を意味するのでしょうか？
相互作用項がモデルに含まれている間、これがより頻繁に発生することを観察しました。あるモデルでstd err = 0が発生しましたが、同じ予測子を含むすべてのモデルでは発生しませんでした。
DVはまれな事象（0または1として符号化）を表すので、推定方法はLassoですが、従属変数の分布はZI Binomialです。
フィードバックや洞察をありがとうございました！
回帰を一般化します。いくつかの予測子の標準誤差は0です。こんにちはケビン、
お返事と推奨紙をどうもありがとうございました。最近、一般化回帰に慣れてきました。Tibshirani、R.（1996）の論文は私がこのアプローチについてもっと技術的な詳細を得るための良い読み物になるでしょう。
私の質問をもっと明確に述べておくべきです。私のことを少し考えている予測子は、ゼロ以外の推定値（例：0.11）を持つが、標準誤差= 0および同一の下限95％と上限95％を持つものです。他のいくつかの統計モデルでは、ある予測値の標準誤差に異常な値がある場合、それは私にはモデル/分析全体に赤い旗を掲げます。
そのため、一般に、JMP一般化回帰を実行した後、推定係数がゼロ以外の値で、標準誤差がゼロに等しい少数の予測子（切片項を含む）が存在するのではないでしょうか。この特定の分析からの見積もり/出力は信頼できますか？あるいは、他の予測子と全体モデルの推定値は、それらのstd err = 0予測子を見逃していてもまだ良好ですか。
予測子はたくさんありますが、40個ほどです。それらのいくつかはカテゴリカルです。従属変数はまれなイベントですが、予測子はそうではありません。
そして、誰もが0以外の推定値でstd error = 0に対して可能な説明が何であるかを指摘することができれば（これはこれらの予測子が縮小する方向にあることを意味しますか？笑、ただ冗談です）、またはその理由をテストする方法これは、この問題の潜在的な原因を理解するのに非常に役立ちます。
ありがとうございました！
回帰を一般化します。いくつかの予測子の標準誤差は0です。Tibshirani、R.（1996）;を読むことをお勧めします。"なげなわによる回帰収縮と選択";王立統計学会誌シリーズB（方法論）、第58巻、第1号。267-288ページ セクション2.5は標準誤差に関するもので、「投げ縄の推定値は応答の非線形で微分不可能な関数なので、その標準誤差の正確な推定値を得ることは困難です。」と述べられています。これは、推定値の共分散行列の一般的な近似により、推定値が0に縮小された予測子の推定分散値が0になることを示しています。
