Exponentialantwort (Y) bei generalisierter RegressionIch möchte ein Modell mit Generalized Regression erstellen.
Die Antwort (Y) folgt der Exponentialverteilung, enthält jedoch viele '0'-Werte.
Daher denke ich, dass ich Exponential nicht als Link-Funktion verwenden konnte.
Ist das richtig ?
Wenn ja, gibt es eine gute Methode?
Wenn Sie diese Antwort (Y) in SHASH umwandeln?
Betreff: Exponentialantwort (Y) bei generalisierter RegressionDie Exponentialverteilung ist eine sehr restriktive Verteilung. Ein flexibleres wäre Gamma. In der Tat ist Exponential ein Sonderfall von Gamma, bei dem der Formparameter = 1 ist (unter Verwendung des JMP-Begriffs: mu = Sigma). In GenReg gibt es eine ZI-Gamma-Option (Zero Inflated), mit der Sie Y mit Nullen modellieren können.
Betreff: Exponentialantwort (Y) bei generalisierter RegressionVielen Dank, Jiancao,
Ihr Kommentar ist sehr angemessen, denke ich.
Und ich denke auch über andere 2 praktische (?) Methoden nach.
Methode 1: Passen Sie alle Werte von Response (Y) leicht an, um das Problem '0' zu vermeiden.
dh Hinzufügen einer sehr kleinen Zahl zu jedem Wert von Antwort (Y)
Methode 2: Verwenden von Poisson seit Antwort (Y) hat viele 0-Werte wie Fehlerzählungsdaten.
Aber ich bin mir nicht sicher, ob dies eine gute Alternative sein könnte oder nicht.
Betreff: Exponentialantwort (Y) bei generalisierter RegressionIkju,
Das Anpassen von Werten, sodass die Daten keine Nullen enthalten, ist äußerst gefährlich. Ich habe Situationen gesehen, in denen die Ergebnisse eines statistischen Tests durch Auswahl eines anderen Anpassungswerts geändert werden können (von signifikant zu nicht signifikant). In beiden Fällen waren die Anpassungen kleiner als die Nachweisgrenze. Sie sind viel besser mit der entsprechenden Verteilung. Sowohl das Gamma als auch das Poisson haben keine aufgeblasenen Optionen, um Nullen in den Daten zu berücksichtigen.
Betreff: Exponentialantwort (Y) bei generalisierter RegressionIn Bezug auf Poisson (und die negative Binomialverteilung für diese Angelegenheit) ist es für Y, das diskrete Werte annimmt, 0, 1, 2, .....
Betreff: Exponentialantwort (Y) bei generalisierter RegressionEs ist schwer zu wissen, ob dies ohne mehr Kontext tatsächlich nützlich ist, aber es ist immer gut, darüber nachzudenken Warum Der 0-Wert wurde aufgezeichnet. Es könnte sich jedoch lohnen, diese Werte durch '.' Zu ersetzen. und versuchen Sie die Option 'Informative Missing' in Generalized Regression (unter dem LRT 'Model Specification').
