generalizar la regresión, el error estándar es 0 para algunos predictores,<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />predictor en sí se ve bien. ¿Qué significa esto?
Observé que esto ocurre más a menudo mientras que los términos de interacción están incluidos en el modelo. El error std = 0 ocurrió en algunos modelos, pero no en todos los modelos, incluidos los mismos predictores.
El método de estimación es Lazo, mientras que la distribución de la variable dependiente es binomial ZI, ya que el DV representa un evento raro (codificado como 0 o 1).
¡Gracias por cualquier comentario o percepción!
Re: generalizar la regresión, el error estándar es 0 para algunos predictores,Hola Kevin,
Muchas gracias por su respuesta y papel recomendado. Me estoy familiarizando con la generalización de la regresión últimamente. El artículo de Tibshirani, R. (1996) será un buen material de lectura para obtener más detalles técnicos sobre este enfoque.
Debería haber expresado mi pregunta más claramente. Esos predictores que me parecen un poco preocupantes son los que tienen una estimación distinta de cero (p. Ej., 0.11) pero con un error estándar = 0 e idéntico menor 95% y superior 95%. Para algunos otros modelos estadísticos, cuando hay un valor inusual en el error estándar para algún predictor, me indica un indicador rojo para todo el modelo / análisis.
Entonces, en general, me pregunto si después de ejecutar la regresión generalizada JMP hay un pequeño número de predictores (en algún análisis, incluido el término de intercepción) con valores no cero en el coeficiente estimado pero con error estándar igual a cero, Confío en las estimaciones / resultados de este análisis en particular? ¿O las estimaciones para otros predictores y el modelo en general siguen siendo buenos mientras se pasan por alto los predictores estándar err = 0?
Tenemos un montón de predictores, alrededor de 40. Algunos de ellos son categóricos. La variable dependiente es un evento raro, pero los predictores no lo son.
Y si alguien puede señalar cuáles son las posibles explicaciones para el error estándar = 0 mientras que con estimaciones que no son cero (¿esto significa que estos predictores están en camino de encogerse? Jaja, es broma), o maneras de probar cuál podría ser la razón, eso sería muy útil para comprender las posibles causas de este problema.
¡gracias!
Re: generalizar la regresión, el error estándar es 0 para algunos predictores,Recomiendo leer Tibshirani, R. (1996); "Regresión Contracción y Selección a través del Lazo"; Revista de la Real Sociedad de Estadística Serie B (Metodológica), Vol. 58, Número 1; pp 267-288. La sección 2.5 está en Errores estándar, en la que se indica "Dado que la estimación del lazo es una función no lineal y no diferenciable de la respuesta ..., es difícil obtener una estimación precisa de su error estándar". Señala que una aproximación común de la matriz de covarianza de las estimaciones produce varianzas estimadas de 0 para los predictores donde las estimaciones se han reducido a 0.
