Я пытаюсь запустить модель отрицательного биномиального подсчета с нулевым раздутием на некоторых данных, содержащих количество посещений кампании политиком по округам. (Тесты журнала правдоподобия показывают, что отрицательное биномиальное значение верное, тест Vuong предполагает нулевое накачивание, хотя это может быть отклонено тем фактом, что моя модель с нулевым накачиванием явно не сходится.) Я использую пакет pscl в R. Проблема в том, что что когда я бегу
Call:
zeroinfl(formula = Sanders_Adjacent_Clinton_Visit ~ Relative_Divisiveness + Obama_General_Percent_12 +
Percent_Over_65 + Percent_F + Percent_White + Percent_HS + Per_Capita_Income +
Poverty_Rate + MRP_Ideology_Mean + Swing_State, data = Unity_Data, dist = "negbin")
Pearson residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.96406 -0.24339 -0.11744 -0.03183 16.21356
Count model coefficients (negbin with log link):
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1.216e+01 NA NA NA
Relative_Divisiveness -3.831e-01 NA NA NA
Obama_General_Percent_12 1.904e+00 NA NA NA
Percent_Over_65 -4.848e-02 NA NA NA
Percent_F 1.737e-01 NA NA NA
Percent_White 2.980e+00 NA NA NA
Percent_HS -3.563e-02 NA NA NA
Per_Capita_Income 7.413e-05 NA NA NA
Poverty_Rate -2.273e-02 NA NA NA
MRP_Ideology_Mean -8.316e-01 NA NA NA
Swing_State 1.580e+00 NA NA NA
Log(theta) 9.595e+00 NA NA NA
Zero-inflation model coefficients (binomial with logit link):
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1.024e+02 NA NA NA
Relative_Divisiveness -3.265e+00 NA NA NA
Obama_General_Percent_12 -2.300e+01 NA NA NA
Percent_Over_65 -7.768e-02 NA NA NA
Percent_F 2.873e+00 NA NA NA
Percent_White 5.156e+00 NA NA NA
Percent_HS -5.097e-01 NA NA NA
Per_Capita_Income 2.831e-04 NA NA NA
Poverty_Rate 1.391e-02 NA NA NA
MRP_Ideology_Mean -2.569e+00 NA NA NA
Swing_State 5.075e-01 NA NA NA
Theta = 14696.9932
Number of iterations in BFGS optimization: 94
Log-likelihood: -596.5 on 23 Df
Очевидно, все эти NA менее чем полезны для меня. Любой совет будет очень признателен! Я новичок в R, StackOverflow и Statistics, но пытаюсь научиться. Я пытаюсь предоставить все необходимое для минимально воспроизводимого примера, но я не вижу нигде, чтобы поделиться своими фактическими данными ... так что, если вам это нужно, чтобы ответить на вопрос, дайте мне знать, где я могу это разместить !