Réponse exponentielle (Y) dans la régression généraliséeJe veux créer un modèle en utilisant la régression généralisée.
La réponse (Y) suit la distribution exponentielle, mais inclut de nombreuses valeurs «0»,
donc je pense que je ne pouvais pas utiliser exponentielle comme fonction de lien.
Est-ce correct ?
Si oui, existe-t-il une bonne méthode?
Si transformer cette réponse (Y) en SHASH?
Re: Réponse exponentielle (Y) dans la régression généraliséeLa distribution exponentielle est une distribution très restrictive. Un plus flexible serait Gamma. En fait, l'exponentielle est un cas particulier de gamma où le paramètre de forme = 1 (en utilisant la notion de JMP: mu = sigma). Il existe une option Gamma ZI (Zero Inflated) dans GenReg qui vous permet de modéliser Y avec des zéros.
Re: Réponse exponentielle (Y) dans la régression généraliséeMerci Jiancao,
Votre commentaire est très approprié, je pense.
Et aussi, je pense à 2 autres méthodes pratiques (?).
Méthode 1: ajuster légèrement toutes les valeurs de la réponse (Y) de manière égale pour éviter le problème de «0»
c'est-à-dire en ajoutant un très petit nombre à toutes les valeurs de la réponse (Y)
Méthode 2: l'utilisation de Poisson depuis la réponse (Y) a plusieurs valeurs 0 comme les données de comptage des défauts.
Mais, je ne sais pas si cela pourrait être une bonne alternative ou non.
Re: Réponse exponentielle (Y) dans la régression généraliséeIkju,
Ajuster les valeurs pour qu'il n'y ait pas de zéros dans les données est extrêmement dangereux. J'ai vu des situations où les résultats d'un test statistique peuvent être modifiés (de significatifs à non significatifs) en choisissant une valeur d'ajustement différente. Dans les deux cas, les ajustements étaient inférieurs à la valeur limite de détection. Vous êtes beaucoup mieux en utilisant la distribution appropriée. Le gamma et le Poisson ont tous deux des options gonflées à zéro pour tenir compte des zéros dans les données.
Re: Réponse exponentielle (Y) dans la régression généraliséeConcernant Poisson (et la distribution binomiale négative d'ailleurs), c'est pour que Y prenne des valeurs discrètes, 0, 1, 2, .....
Re: Réponse exponentielle (Y) dans la régression généraliséeDifficile de savoir si cela est réellement utile sans plus de contexte, mais il est toujours bon de réfléchir Pourquoi la valeur 0 a été enregistrée. Mais il pourrait être utile de remplacer ces valeurs par «.» et en essayant l'option 'Informative Missing' dans Generalized Regression (sous le 'Model Specification' LRT).
