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 >> >
¿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 > >> > > > > >[[alternative HTML version deleted]]
¿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 >> >> >> > >> >> >> >