关于零膨胀负二项回归模型用SAS实现？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

看了篇论文里有这段程序 不知道可不可以用？ 看不懂，求解释？？
谢谢！
proc countreg data=zinb covest=hessian  method=nra;
model count=family diabetes gender age hr esv/dist=zinb;
zeromodel count~family diabetes gender age hr esv/link=logistic;
run;

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏1 回帖

关键词：负二项回归 回归模型 Diabetes logistic logisti diabetes family method count 模型

处理因变量多数为0的计数模型;
proc countreg data=zinb covest=hessian  method=nra;  /*牛顿拉普拉斯迭代方法*/
model count=family diabetes gender age hr esv/dist=zinb;/*可以往广义线性去靠，只不过因变量是离散的，假定服从负二项分布，连接函数link固定为log*/
zeromodel count~family diabetes gender age hr esv/link=logistic;/*由于因变量值多数为0，link=logistic
指定进行logistic回归，判别count为0的概率*/
run;
最后的预测值应该为exp(Xi'β)(1-Pi),Pi为第i个观测count为0的概率。

略微补充一下：
在sas新近的版本里，proc genmod也包含0-inflated 模型（poisson 和nb）。如果使用sas9.3， proc fmm也是选择之一（finite mixture models）。
当然总存在的选择是proc nlmixed。可见我的blog。
比较感兴趣为什么用0-inflated 模型。可以说一说你的具体项目吗？
我见到比较多的应用是有关work injury, traffic accidents, etc. many people think zero assumption might well be risky.
京剧
http://blog.sina.com.cn/s/blog_a3a92636010153r9.html
http://blog.sina.com.cn/s/blog_a3a92636010153ra.html

jingju11 发表于 2012-9-25 08:42
略微补充一下：
在sas新近的版本里，proc genmod也包含0-inflated 模型（poisson 和nb）。如果使用sas9.3， ...

9.3的genmod也包含ZINB分布了？我这边9.2的里面只有ZIP模型，整体感觉，poison的拟合效果通过不如NB，还有再次感谢京剧大师的blog~

ziyenano 发表于 2012-9-24 20:32
处理因变量多数为0的计数模型;
proc countreg data=zinb covest=hessian  method=nra;  /*牛顿拉普拉斯迭代 ...

谢谢你的回复。
我还想请教下如果P是一个常数，那代码中的zeromodel 又如何去写？这与之前的有何区别？谢谢！

jingju11 发表于 2012-9-25 08:42
略微补充一下：
在sas新近的版本里，proc genmod也包含0-inflated 模型（poisson 和nb）。如果使用sas9.3， ...

谢谢你的博客，我是想拟合车险理赔数据。

Silence. 发表于 2012-9-25 21:40
谢谢你的回复。
我还想请教下如果P是一个常数，那代码中的zeromodel 又如何去写？这与之前的有何区别？谢 ...

P是常数？
如果因变量0不是很多的话，普通的计数模型就可以了，没有必要使用ZI模型

On modeling claim frequency insurance with extra zeros data.pdf (124.74 KB)

2012-9-25 22:20:59 上传

这里面的P貌似是常数，想知道怎么编程的？

Silence. 发表于 2012-9-25 22:22
这里面的P貌似是常数，想知道怎么编程的？

第156页里For ease of interpretation in current setting and to avoid possible identifiability problem in parameter estimation, the proportion of zeros is set as a constant
and covariates are accommodated in the Poisson part only. With the setting of a constant in the logit part, a direct
estimate of the proportion of structural zeros (φ) can be obtained;
这应该是说P为常数也可以吧？
我也郁闷，一般P都不是常数。这有什么区别？代码怎么改呢？

把所有的在zeromodel的自变量去掉即可。我的看法，应用同样的自变量组合，无论在model还是zeromodel，是比较难理解的。不过很多网上的例子都是这么做的。题外话，那个p本就是符合constant分布的。京剧

http://blog.sina.com.cn/s/blog_a3a92636010153r9.html
http://blog.sina.com.cn/s/blog_a3a92636010153ra.html