회귀 일반화, 일부 예측 자에 대해서는 표준 오차가 0,<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />예측 자 자체는 괜찮아 보입니다. 이것은 무엇을 의미 하는가?
나는 상호 작용 용어가 모델에 포함되어있는 동안 이것이 더 자주 발생한다는 것을 관찰했다. std err = 0은 일부 모델에서 발생했지만 동일한 예측자를 포함하여 모든 모델에서 발생하지는 않습니다.
DV가 드물게 발생하는 이벤트 (0 또는 1로 코딩 됨)를 나타 내기 때문에 종속 변수의 분포는 ZI Binomial이지만 추정 방법은 올가미입니다.
피드백이나 통찰력에 감사드립니다!
재 : generalize 회귀, 일부 예측 자에 대한 표준 오류 0입니다,안녕 케빈,
답장과 권장 용지에 대해 대단히 감사드립니다. 나는 회귀 일반화에 익숙해지고있다. Tibshirani, R. (1996) 논문은이 접근법에 대한 기술적 세부 사항을 더 잘 읽을 수있는 좋은 자료가 될 것입니다.
나는 나의 질문을 더 분명하게 진술해야한다. 나에게 관련이있는 예측 인자는 0이 아닌 추정값 (예 : 0.11)이지만 표준 오차 = 0이고 95 %와 95 %가 동일한 예측 인자입니다. 일부 다른 통계 모델의 경우 일부 예측 자의 표준 오류에 비정상적인 값이있는 경우 전체 모델 / 분석에 대한 적색 플래그가 표시됩니다.
그래서 일반적으로 JMP 일반화 된 회귀를 실행 한 후에 추정 계수에서 0이 아닌 값을 가지지 만 std 오류가 0 인 소수의 예측 인자 (절편을 포함하여 일부 분석에서는)가 있는지 궁금합니다. 나는이 특정한 분석으로부터 추정치 / 산출물을 믿는다. 또는 다른 예측 자와 전체 모델에 대한 추정치가 여전히 양호하지만 그 표준 편차 = 0 예측자를 간과하고 있습니까?
우리는 약 40 명의 예측 인자를 가지고 있습니다. 그들 중 일부는 범주 적입니다. 종속 변수는 드문 사건이지만 예측 변수는 그렇지 않습니다.
그리고 누군가가 0이 아닌 추정치를 가지고있는 동안 std error = 0에 대한 가능한 설명을 지적 할 수 있다면 (이것은 예측 자들이 줄어들 길을 의미합니까? 하하, 농담), 또는 그 이유가 무엇인지 테스트하는 방법, 이 문제의 잠재적 인 원인을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
고맙습니다!
재 : generalize 회귀, 일부 예측 자에 대한 표준 오류 0입니다,나는 Tibshirani, R. (1996); "회귀 수축 및 올가미를 통한 선택"; 로얄 통계 학회 시리즈 B (방법론), 58 권 1 호; pp 267-288. 2.5 절은 표준 오류에 관한 것으로, "올가미 추정치가 응답의 비선형 및 차별 불가능한 함수이기 때문에 표준 오차의 정확한 추정치를 얻는 것은 어렵다"고 명시되어있다. 추정치의 공분산 행렬에 대한 공통 근사값은 추정값이 0으로 줄어든 예측 변수에 대해 0의 추정 된 분산을 산출합니다.
