¿Hay alguna forma de que pueda realizar LASSO con regresión binomial negativa en R? Estoy realizando una regresión binomial negativa en mi conjunto de datos porque los datos están demasiado dispersos para imponer la regresión de Poisson. Mientras tanto, también me enfrento a un problema de multicolinealidad. Ya intenté usar glmnet
con family = poisson
, pero los datos no se ajustan muy bien (tanto para alpha = 0 como alpha = 1) ... Sinceramente, no sé qué hacer para analizar este gran lío de datos: /
gracias
EDITAR: aquí está la tabla de varianza-covarianza del ajuste binomial negativo
8.392729e+18 1.239178e+06 -3.624090e+05 1.896258e+17 -3.702521e+17
1.239178e+06 1.119052e-04 5.201989e-06 -1.877590e+05 -2.558095e+05
-3.624090e+05 5.201989e-06 5.179343e-06 -8.021543e+04 -1.436381e+05
1.896258e+17 -1.877590e+05 -8.021543e+04 2.193290e+17 6.413947e+16
-3.702521e+17 -2.558095e+05 -1.436381e+05 6.413947e+16 2.142183e+17
glmnet
paquete, luego hacer un ajuste post hoc a los errores estándar de los parámetros en función de la desviación residual estimada ...)
vcov(fit)
da, fit
siendo tu objeto glm.