Я пытаюсь оценить набор стабилизированных весов обратной вероятности для модели оценки склонности, используя пакет ipw в R. У меня есть кадр данных с 34517 наблюдениями, из которых 155 в моей группе лечения,
mfg_stabilized_full <- ipwpoint(exposure = pmd_dummy, family = "binomial", link = "logit",
numerator = ~1,
denominator = ~ mfgshare + owner_per + dist_km + network_density,
data = city_lehd_acs04)
При запуске я получаю сообщение об ошибке, в котором говорится, что в весах есть NA.Когда я пытаюсь вычислить нестабилизированные веса, удаляя член числителя из ipwpoint () , возвращаемые веса бесконечны.
В обоих вызовах базовые логистические модели сходятся и возвращают оценки для каждого изковариаты.Учитывая, что базовая логистическая модель завершена, почему я продолжу получать бесконечные значения для нестабилизированных весов и NA для стабилизированных?