Я пытаюсь использовать stepAIC для обратной регрессии. Моя зависимая переменная является непрерывной, положительной переменной, и у меня есть много непрерывных и двоичных потенциальных объясняющих переменных. Когда я запускаю полную модель с гауссовым (Identity), гауссовым (log) и Gamma (log) ошибками, модель быстро сходится. Однако, когда я использую гамма-функцию (инверсию), я получаю следующую ошибку:
Ошибка: не найден действительный набор коэффициентов: укажите начальные значения
Если я использую начальный вектор единиц, модель быстро сходится.
gammainv <- glm(form, family = Gamma, data = reg_data, start = c(rep(1,20))
Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, что я пытаюсь использовать stepAIC для уменьшения количества независимых переменных. Мой код: MASS:stepAIC(gammainv, direction = "backward")
пинает следующую ошибку:
Ошибка: не найден действительный набор коэффициентов: укажите начальные значения
Есть ли способ передать начальные значения в stepAIC для начала обратного выбора?
P.S. Я извиняюсь за то, что не привел воспроизводимый пример. Я пробовал с некоторыми стандартными наборами данных, но все функции сходились без начальных значений.