对数似然估计值接近于零。数据可能已完全分离。不存在最大似然估计值。

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在做多元logistic回归分析中遇到如题的警告，请问是什么原因呢？高手请指教啊。。。
警告的全部内容如下：
存在 2818 (66.7%) 个具有零频率的单元格（例如按子总体的因变量水平）。
对数似然估计值接近于零。数据可能已完全分离。不存在最大似然估计值。
尽管有上述警告，PLUM 过程将继续进行。所显示的后续结果将基于最后一次迭代过程。模型拟合的有效性不确定。
由于因变量不是正好有两个级别，将不会生成单调相关测量表。

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关键词：最大似然估计 似然估计 最大似然 对数似然 估计值 回归分析 因变量 模型

这说明你的变量之间可能存在着完全共线性，你可以去掉一些变量试试

楼主 我出现了和你一模一样的问题  请问你最后是怎么解决的呀  

rabbynan 发表于 2015-6-10 10:39
楼主 我出现了和你一模一样的问题  请问你最后是怎么解决的呀

请问最后怎么解决的啊

我也遇到类似问题，如何解决的？

ermutuxia 发表于 2014-11-24 13:24
这说明你的变量之间可能存在着完全共线性，你可以去掉一些变量试试

你好，请问能不能加扣扣请教一个问题，可以吗？关于聚类分析的，恳求

不是共线性的原因吧。应该是是数据分布不均衡导致的数据分离。Logistic模型的最大似然估计的存在性依赖于样本空间内各数据点的布局，分为完全分离、拟完全分离、重叠。在完全分离和拟完全分离的情况下，最大似然估计不存在。
查了一下说是可以用Firth惩罚最大似然法来估计参数。（Ps：我使用了SAS的firth语句，结果还是数据分离，求懂行的大佬解释一下）

IAM_WCB 发表于 2017-8-28 20:42
不是共线性的原因吧。应该是是数据分布不均衡导致的数据分离。Logistic模型的最大似然估计的存在性依赖于样 ...

你好，我想知道您现在知道这个问题怎么解决了吗？我也遇到了