Cara comunità JMP,
Mi si presenta un problema di costruzione di un modello usando dati di conteggio zero-inflazionati sovra-dispersi. Spero che tu possa aiutarmi con questo.
Ho allegato a questo post sia i dataset di training che quelli di validazione. Il mio obiettivo è costruire il mio modello sul dataset di training e validarlo usando il dataset di validazione. Non ho mai lavorato con tali dati di conteggio prima e quindi non conosco modelli di dati di conteggio di validazione.
Nel set di dati di addestramento,
- Le colonne da x1 a x9 sono i miei principali predittori di effetto
- Le colonne con il suffisso “ _quad ” sono i miei predittori di effetto quadratico
- Le colonne con il prefisso " int_ " sono i miei termini di interazione.
- La colonna Y è la mia risposta al conteggio.
Ho eseguito una regressione binomiale negativa con inflazione zero (ZINB) basata sui seguenti metodi di stima:
- Lazo
- Doppio lazo
- Lazo adattivo
- Lazo doppio adattivo
- TUTTO lazo
- Rete elastica
- Rete elastica adattiva
- Cresta
I modelli basati su lazo possono essere ottenuti eseguendo lo script " ZINB - Selezione lazo ", mentre i modelli basati su rete elastica possono essere ottenuti eseguendo lo script " ZINB - Selezione rete elastica ".
Le previsioni basate sulla maggior parte dei modelli sono state estratte in colonne.
Vorrei il tuo aiuto per quanto segue:
- Come faccio a verificare la presenza di inflazione zero? E come interpreto il risultato di questo test?
- Come posso verificare la presenza di sovradispersione? E come posso interpretare questo risultato?
- Per i diversi metodi di stima, quali parametri devo regolare per ottenere una migliore aderenza al modello?
- Utilizzando il set di dati di convalida, come posso convalidare le previsioni sopra menzionate? Vorrei convalidare la previsione di conteggi pari a 0 e conteggi diversi da zero.
Sto utilizzando JMP Pro 17.1.0
Si prega di avvisare.
Grazie.
