Hola de nuevo Carlos, he probado a quitar esa variable categórica y me
sigue dando el aviso...
El Lun, 9 de Abril de 2018, 20:17, Carlos J. Gil Bellosta escribió:
> Si, creo que el motivo del warning puede ser ese. Es hipotético, pero
> plausible. Sobre todo cuando tienes más de un 90% de ceros.
>
En ese caso, ¿tendría sentido el modelo? o ¿debería quitar esa variable
categórica?
Muchas gracias
El Lun, 9 de Abril de 2018, 20:17, Carlos J. Gil Bellosta escribió:
> Si, creo que el motivo del warning puede ser ese. Es hipotético, pero
> plausible. Sobre todo cuando tienes más de un 90% de ceros
Si, creo que el motivo del warning puede ser ese. Es hipotético, pero
plausible. Sobre todo cuando tienes más de un 90% de ceros.
El coeficiente de ese nivel para el modelo de la mixtura (ceros vs binomial
negativa) sería infinito. Y de ahí el warning.
El lun., 9 abr. 2018 a las 20:09, escribi
¿Quieres decir que para un nivel de una variable categorica todas las
observaciones de la variable respuesta sean ceros?
Gracias
El Lun, 9 de Abril de 2018, 19:59, Carlos J. Gil Bellosta escribió:
> ¿Podría ser que para algún nivel de alguna variable independiente
> categórica solo hubiese ceros?
¿Podría ser que para algún nivel de alguna variable independiente
categórica solo hubiese ceros? En ese caso, casi seguro, aparecería ese
tipo de warning.
El lun., 9 abr. 2018 a las 19:00, escribió:
> Muchas gracias por la respuesta. He mirado y los coeficientes no son altos
> pero sí tengo una
Muchas gracias por la respuesta. He mirado y los coeficientes no son altos
pero sí tengo una gran cantidad de ceros en la variable dependiente (más
del 90%). Sin embargo, al incluir otro tipo de variables independientes no
me da ese aviso, dejando la misma variable dependiente.
¿Cómo podría utiliz
Hola, ¿qué tal?
El "warning" que comentas aparece en glm.fit precisamente cuando un
coeficiente diverge.
El aviso puede ser malo o irrelevante, depende. Puede que haya sido emitido
en algún paso intermedio del ajuste (por lo que no habría mayor problema).
O que afecte al ajuste entero. Uno de los
Buenas tardes,
Estoy estimando un modelo binomial negativo de ceros inflados (ZINB)
utilizando el comando zeroinfl() del paquete pscl. Al ejecutarlo me da el
siguiente aviso:
Warning: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
¿Sabéis que significa y si puedo usar el modelo aún con