Estimada comunidad JMP,
Se me presenta un problema de construcción de un modelo utilizando datos de recuento inflados con ceros y muy dispersos. Espero que me puedan ayudar con esto.
He adjuntado a esta publicación conjuntos de datos de entrenamiento y validación. Mi objetivo es crear mi modelo en el conjunto de datos de entrenamiento y validarlo utilizando el conjunto de datos de validación. No he trabajado antes con datos de recuento de este tipo y, por lo tanto, no conozco modelos de datos de recuento de validación.
En el conjunto de datos de entrenamiento,
- Las columnas x1 a x9 son mis principales predictores de efectos.
- Las columnas con el sufijo “ _quad ” son mis predictores de efecto cuadrático
- Las columnas con un prefijo “ int_ ” son mis términos de interacción.
- La columna Y es mi respuesta de conteo.
He ejecutado una regresión binomial negativa inflada por cero (ZINB) basada en los siguientes métodos de estimación:
- Lazo
- Doble lazo
- Lazo adaptable
- Lazo doble adaptable
- TODO lazo
- Red elástica
- Red elástica adaptativa
- Cresta
Los modelos basados en lazo se pueden obtener ejecutando el script “ ZINB – Selección de lazo ”, mientras que los modelos basados en red elástica se pueden obtener ejecutando el script “ ZINB - Selección de red elástica ”.
Las predicciones basadas en la mayoría de los modelos se han extraído en columnas.
Me gustaría su ayuda en lo siguiente:
- ¿Cómo puedo comprobar si tengo un nivel de inflación cero? ¿Y cómo interpreto el resultado de esta prueba?
- ¿Cómo puedo comprobar si hay sobredispersión? ¿Y cómo interpreto este resultado?
- Para los diferentes métodos de estimación, ¿qué parámetros debo ajustar para obtener un mejor ajuste del modelo?
- ¿Cómo puedo validar las predicciones mencionadas anteriormente utilizando el conjunto de datos de validación? Me gustaría validar la predicción de recuentos 0 y de recuentos distintos de cero.
Estoy usando JMP Pro 17.1.0
Por favor avise.
Gracias.
