일반화 된 회귀 분석에서 지수 반응 (Y)Generalized Regression을 사용하여 모델을 만들고 싶습니다.
반응 (Y)은 지수 분포를 따르지만 많은 '0'값을 포함합니다.
그래서 나는 링크 함수로 지수를 사용할 수 없다고 생각합니다.
이게 옳은 거니 ?
맞다면 좋은 방법이 있습니까?
이 response (Y)를 SHASH?
재 : 일반 회귀 분석에서 지수 반응 (Y)지수 분포는 매우 제한적인 분포입니다. 보다 유연한 방법은 감마입니다. 실제로 지수는 모양 매개 변수가 1 (JMP의 개념 : mu = sigma 사용) 인 감마의 특수한 경우입니다. GenReg에는 ZI (Zero Inflated) 감마 옵션이있어 Y를 0으로 모델링 할 수 있습니다.
재 : 일반 회귀 분석에서 지수 반응 (Y)Jiancao 감사합니다
귀하의 의견은 매우 적절하다고 생각합니다.
또한 다른 2 가지 실용적인 (?) 방법에 대해 생각하고 있습니다.
방법 1 : '0'문제를 피하기 위해 Response (Y)의 모든 값을 동일하게 약간 조정
즉, Response (Y)의 모든 값에 매우 작은 수를 추가
방법 2 : Response (Y)에는 결함 카운트 데이터와 같이 많은 0 값이 있으므로 Poisson 사용
그러나 이것이 좋은 대안이 될 수 있는지 확실하지 않습니다.
재 : 일반 회귀 분석에서 지수 반응 (Y)익주,
데이터에 0이 없도록 값을 조정하는 것은 매우 위험합니다. 다른 조정 값을 선택하여 통계 테스트 결과를 (유의에서 유의하지로) 변경할 수있는 상황을 보았습니다. 두 경우 모두 조정 값이 감지 한계 값보다 작습니다. 적절한 배포판을 사용하는 것이 훨씬 좋습니다. 감마와 포아송 모두 데이터에서 0을 설명하기 위해 팽창 된 옵션이 없습니다.
재 : 일반 회귀 분석에서 지수 반응 (Y)포아송 (및 해당 문제에 대한 음의 이항 분포)과 관련하여 Y는 이산 값 0, 1, 2, ....를 취합니다.
재 : 일반 회귀 분석에서 지수 반응 (Y)이것이 더 많은 컨텍스트없이 실제로 유용한 지 알기는 어렵지만 항상 반영하는 것이 좋습니다. 왜 0 값이 기록되었습니다. 그러나이 값을 '.'으로 바꾸는 것이 좋습니다. 일반 회귀 분석 ( '모델 사양'LRT에 있음)에서 '정보 누락'옵션 시도
