[R-es] Warning en modelo ZINB

[Carlos J. Gil Bellosta]

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, <miriam.alzate en unavarra.es> escribió:

>
> ¿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? En ese caso, casi seguro, aparecería ese
> > tipo de warning.
> >
> > El lun., 9 abr. 2018 a las 19:00, <miriam.alzate en unavarra.es> escribió:
> >
> >> 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 utilizar stan/rstan de forma sencilla para diagnosticar el
> >> modelo?
> >>
> >> Muchas gracias
> >>
> >> El Lun, 9 de Abril de 2018, 18:48, Carlos J. Gil Bellosta escribió:
> >> > 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 síntomas de que el ajuste es
> >> > malo
> >> > es que algún coeficiente de tu modelo es excesivamente grande. O que
> >> el
> >> > peso correspondiente a tus ceros esté muy próximo a 0 o 1 (que es lo
> >> mismo
> >> > en el contexto de un modelo inflado). Mira a ver qué pinta tienen los
> >> > coeficientes y si tienen cierto sentido a la vista de tus datos.
> >> Vigila
> >> > los
> >> > extremadamente altos.
> >> >
> >> > Si no estás segura de tus coeficientes, puedes implementar el modelo
> >> > generativamente vía stan/rstan. Es sencillo y tendrías buenos
> >> diagnósticos
> >> > de lo que esta ocurriendo.
> >> >
> >> > Un saludo,
> >> >
> >> > Carlos J. Gil Bellosta
> >> > http://www.datanalytics.com
> >> >
> >> >
> >> >
> >> >
> >> > El lun., 9 abr. 2018 a las 18:34, <miriam.alzate en unavarra.es>
> >> escribió:
> >> >
> >> >> 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 ese aviso?
> >> ¿Los
> >> >> coeficientes son fiables?
> >> >>
> >> >> Muchas gracias,
> >> >>
> >> >> Miriam
> >> >>
> >> >> _______________________________________________
> >> >> R-help-es mailing list
> >> >> R-help-es en r-project.org
> >> >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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