回归模型中的被解释变量有较多0值，是否应剔除

如果0值是真实值，就跟楼上几位说的右边变量是Censored data，试着用tobit模型来做

学习了！很有帮助~~~

处理被解释变量中大量零值的情况时，需要根据你的研究目的和数据特性来决定是否剔除这些观测。以下是一些考虑点：

1. **零值的含义**：首先理解为什么会有这么多零值。如果零值代表了重要的信息（如某项支出为零、某种行为没有发生等），那么保留它们可能是必要的，因为这反映了研究对象在这一变量上的真实状态。

2. **模型选择**：对于有大量零值的数据集，普通的线性回归可能不是最佳选择，因为它假设数据呈正态分布。在这种情况下，你可以考虑使用零膨胀模型（Zero-Inflated Model）、混合效应模型、或者对数变换等方法来更好地拟合数据。

3. **信息损失与样本量**：剔除所有被解释变量为0的观测会显著减少你的样本量。这可能导致统计功效降低和标准误增大，影响结果的可靠性。此外，你可能丢失了有关为何这些观测值为零的信息。

4. **替代方法**：你可以尝试使用更复杂的方法来处理这个问题，比如零膨胀泊松回归（ZIP）或零膨胀负二项回归（ZINB），这些模型能够同时处理过度分散和零值过多的问题。

5. **敏感性分析**：在做决定前，可以进行一个敏感性分析。即先分别构建包含所有观测的模型和仅包括非零值的模型，比较结果的差异性和合理性。

总之，在做出决策时，请考虑数据的特点、研究目标以及统计方法的适用性。如果零值有其特定含义且数量庞大，保留它们并使用适当的方法进行建模通常是更科学的选择。

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