Чи потрібно коригувати нульове підрахунок для випробування співвідношення ймовірності моделей Пуассона / Логінеар?

Якщо в таблиці непередбачених ситуацій є 0, і ми встановлюємо вкладені моделі Пуассона / Логінеар (використовуючи glmфункцію R ) для тесту на коефіцієнт вірогідності, чи потрібно нам коригувати дані до встановлення моделей GLM (наприклад, додати 1/2 до всіх підрахунки)? Очевидно, що деякі параметри неможливо оцінити без певного коригування, але як коригування / відсутність коригування впливає на тест LR?

Однією з можливостей моделювання регресії в цілому є те, що ви можете згладити ділянки без даних - хоча, як ви вже помітили, час від часу виникають проблеми в оцінці параметрів. Я б запропонував, що якщо ви отримуєте такі речі, як нескінченні стандартні помилки, настав час трохи переглянути свій модельний підхід.

Одна особлива нотка обережності: Існує різниця між тим, що "не рахувати рахунків" у певних верствах, і неможливо, щоб їх було рахувати в цих верствах. Наприклад, уявіть, що ви працюєте над дослідженням психологічних розладів для ВМС США між 2000 та 2009 роками та маєте бінарні терміни регресії як для "Є жінкою", так і для "Служби на підводному човні". Модель регресії може бути в змозі оцінити ефекти, коли обидві змінні = 1, незважаючи на нульовий підрахунок, де обидві = 1. Однак такий умовивід не був би дійсним - така обставина неможлива. Ця проблема називається "непозитивність" і періодично є проблемою у сильно стратифікованих моделях.