[問題] logti迴歸是否會限制樣本條件

[dofu1943 (那就念吧~~)]

目前有一筆資料想用logit歸迴式做估計
其中全體的樣本數是80,000
而應變數中
Y=1的樣本數只有300
Y=0的樣本數則是佔多數
我是在想
Y=1的樣本相對少太多了
會不會因為這樣而造成估計出來的係數都不顯著?
如果我的想法是對的話
有沒有什麼修正方法
目前尚未跑軟體,是因為還在整理資料階段
只是忽然想到這個問題~~
感謝版友解惑

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) 
◆ From: 220.138.39.250
→ andrew43:若應變數有解釋能力, 沒有這種問題.
→ KirinGuess:Google關鍵字: rare event, logit. 可找到一些文獻.
→ gsuper:我只知道當細格有0時 肯定會不顯著 而複回歸下的交互作用
→ gsuper:幾乎都會顯著 然後斜率會爆炸
→ dofu1943:細格有0的意思是?
→ gsuper:假設你有３個２元features,就會有2^3個格子,任一格有０
→ gsuper:交互作用就會出問題,像你的第一個feature是300:80000
→ gsuper:因此當你新增兩個features,那300就會再切分成4小塊
→ gsuper:所以套越多 rare events,細格就越有可能出現0
→ gsuper:然後model就爆炸了
推 andrew43:修正我的推文: "自變數..."
→ andrew43:g兄說的是有可能發生. 細格若有極小值是要小心對付.
→ andrew43:建議檢視模型的配適度, 會有更深入的討論.
推 RungTai:軟體已發展出適用這種的跑法了 就是 rare event logit
→ RungTai:STATA有 relogit
→ RungTai:若你DV是 count 則要跑 zero-inflated 的負二項迴歸
→ dofu1943:先感謝推文的大大,我先跑跑看,有問題再麻煩大大們了