JMPコミュニティの皆様へ
過剰分散したゼロ膨張カウント データを使用してモデルを構築するという問題に直面しています。この件についてご協力いただければ幸いです。
この投稿には、トレーニング データセットと検証データセットの両方を添付しました。私の目的は、トレーニング データセットでモデルを構築し、検証データセットを使用してそれを検証することです。私はこれまでこのようなカウント データを扱ったことがないので、カウント データ モデルの検証方法がわかりません。
トレーニングデータセットでは、
- 列x1からx9は私の主な効果予測子です
- 「 _quad 」という接尾辞が付いた列は、二次効果予測子です。
- 「 int_ 」というプレフィックスが付いた列は、相互作用項です。
- 列 Y は私のカウント応答です。
私は以下の推定方法に基づいて、ゼロ膨張負二項 (ZINB) 回帰を実行しました。
- 投げ縄
- ダブルラッソ
- 適応型投げ縄
- 適応型ダブルラッソ
- すべてのなげなわ
- 弾性ネット
- 適応型弾性ネット
- リッジ
Lasso ベースのモデルは、「 ZINB - Lasso 選択」スクリプトを実行することで取得できますが、Elastic Net ベースのモデルは、「 ZINB - Elastic net 選択」スクリプトを実行することで取得できます。
ほとんどのモデルに基づく予測が列に抽出されています。
以下の点についてご協力をお願いいたします。
- ゼロインフレーションの存在をテストするにはどうすればよいでしょうか? また、このテスト結果をどのように解釈すればよいでしょうか?
- 過剰分散の存在をテストするにはどうすればよいですか? また、この結果をどのように解釈しますか?
- さまざまな推定方法の場合、モデルの適合性を高めるためにどのパラメータを調整する必要がありますか?
- 検証データセットを使用して、上記の予測をどのように検証しますか? 0 カウントと非ゼロカウントの予測を検証したいと思います。
私はJMP Pro 17.1.0を使用しています
お知らせ下さい。
ありがとう。
